AI Test Agent — Testing skill for Claude Code

御策天检 - 智能自动化测试平台

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项目简介

AI Test Agent 是一个基于人工智能的自动化测试平台，利用大语言模型（LLM）和浏览器自动化技术，实现测试用例的智能生成、自动执行、Bug 分析和报告生成。平台采用 **适配器模式（Adapter Pattern）** 重构了底层模型架构，支持 15+ 主流大模型供应商，并内置了智能止损、模糊匹配、Agent 判定优先、瞬态 UI 感知、用例间状态隔离等策略，大幅提升了测试的稳定性和效率。

比赛视角下的差异化

如果只把 AI Test Agent 理解成“让大模型帮我测网页”，它确实会和 Claude Code + 测试 Skills 这类通用方案显得相似。

但本项目真正解决的问题不是“AI 能不能测”，而是“AI 测试能不能更低成本、更稳定、可复用、可持续地运行”。

• 知识复用：页面探索结果进入知识库，后续同页面优先命中缓存，减少重复探索和上下文膨胀
• 版本感知：页面结构变化时自动做 Hash 比对和 Diff 分析，辅助回归测试
• 受控生成：模板 + LLM 混合生成用例，降低 Token 消耗并提升结构稳定性
• 稳定执行：内置止损、循环检测、429 熔断、模型自动切换、状态隔离等运行保护机制
• 测试治理：支持报告、Bug、邮件通知、Token 统计、多模型管理和项目平台集成
• 多平台集成：统一适配器工厂接入 11 大项目管理平台（禅道、Jira、PingCode、TAPD、ONES、云效、ClickUp、Asana、Worktile、8Manage、MS Project），实现 Bug 推送和用例双向同步

适合比赛展示的定位不是“又一个通用测试 Agent”，而是“面向真实回归场景的 AI 测试执行内核”。

更完整的比赛答辩话术、演示主线和对比思路见：[比赛答辩定位与路演策略.md](比赛答辩定位与路演策略.md)

核心特性

1. 智能测试用例生成

• 基于自然语言需求自动生成测试用例
• 支持多种文件导入（TXT、PDF、DOCX、DOC）
• 自动生成结构化用例（模块、标题、步骤、预期结果、优先级）
• 智能覆盖正常、异常、边界及安全测试场景

2. 自动化测试执行与智能策略

• 基于 Browser-Use 0.11.1 的智能执行：利用 CDP 协议和 DOM 分析进行精准操作
• 单量 / 批量执行模式：
  • 单量执行：逐条执行并生成独立报告
  • 批量执行：多用