现在行情下测试和开发不用 AI 工具的不多了吧？尤其今年效率的提升真是嘎嘎猛
接口和 UI 自动化数量直接从年初的 1000 多干到五千多，回归真实全部脱离手工，看通过率就行
每天不停地“压榨”CC
有 AI 后，大家都会去搞不同的 Skills 放在项目中用，最近也把整个流程打通，上真实流程图看看
| skill | 作用 |
|---|---|
| case-generation | 出用例：给需求来源（ Jira/Confluence/Figma 链接、GitLab MR ，或直接贴文本；也可只给 sprint 名 → 列出派给你的子任务挑一个）→ Claude 读需求/设计稿/MR 代码 → 产《需求理解.md 》《测试分析.md 》（各停下等你确认）→ 设计多步用例 → 人工审核 → 产出 MeterSphere 可导入的 .xlsx + 脑图 .xmind 。 |
| case-upload | 上传用例 + 关联计划：给 xlsx 文件或目录 → 自动规范格式 → ms 一键导入→ 按 sprint 名关联到测试计划并标 Pass 。 |
| test-execution | 场执行测试（ API + 页面）：读 commit/MR 补用例 → 审核 → 新用例回传 MeterSphere → API 用 SDK 真调、页面用 Playwright 真点（只打测试环境）→ 出执行报告 + 缺陷清单。 |
| qa-automation | 沉淀自动化代码（ UI + 接口）：读用例 xlsx → 挑 P0/P1 核心主流程、标接口/UI → 审核 → 照团队现有框架 |
用例生成（ case-generation ）+ 一键导入（ case-upload ）+ 现场执行测试（ test-execution ）+ 自动化沉淀（ qa-automation ，UI+接口，照现有框架→分支+MR ） + 配置（ metersphere-settings ）
整个流程跑了一个月，效率还是提升不少，大家可以留言交流交流。 下一篇写 [ AI 如何去接收自动化结果，自动去改失败的自动化用例]
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