工程案例
CaseFlux：从需求到稳定执行的 AI 原生测试自动化
AI 原生测试自动化平台，把需求、功能测试用例、UI 自动化、真实执行、失败诊断与审核后修复连接成可复查闭环。
角色
我的角色与范围
产品设计、架构实现与测试开发，当前版本 · 私有演示。
问题
要解决什么
测试需求、功能用例、UI 脚本、执行记录和失败处理常被不同工具割裂。页面变化或执行失败后，团队很难快速判断是业务问题、自动化资产漂移，还是运行环境异常。
CaseFlux 的定位是 AI 原生测试自动化平台。它不把模型生成脚本当作终点，而是围绕“从需求到稳定执行”组织测试资产、真实运行证据和受控修复。
范围
目标与不做事项
目标
- 把需求转成可审查的功能测试用例和 UI 自动化候选
- 让每次真实执行留下可复查的步骤结果与失败证据
- 在失败诊断后提供受控、可审核的修复闭环
不做事项
- 公开私有仓库、内部接口、提示词、业务数据或自愈实现细节
- 用模型文本判断代替真实浏览器执行和确定性断言
约束
现实边界
- 平台仍处于私有迭代阶段，公开页面只描述产品边界和已验证主流程
- 高影响修复必须保留人工审核与可追溯证据
- 功能事实与 UI 执行资产需要分层，避免页面变更直接污染业务用例
决策
真正影响结果的取舍
以端到端主流程组织产品
当前能力围绕需求 → 功能测试用例 → UI 自动化 → 执行 → 失败诊断 → 审核后自愈修复展开，减少多套资产之间的手工转译。
真实执行与证据优先
生成结果只有经过真实浏览器执行和断言验证后才进入稳定资产；失败诊断必须基于可复查证据，而不是只依赖模型解释。
公开定位与私有实现分离
公开页面说明问题、流程、决策、验证方式和限制；仓库、内部接口、提示词、业务数据和修复机制细节保持私有。
主流程
架构与实现
当前能力：需求 → 功能测试用例 → UI 自动化 → 真实执行 → 失败诊断 → 人工审核后的自愈修复。每一步都围绕可审查资产与执行证据衔接。
后续扩展：在不改变证据优先和人工审核边界的前提下，逐步扩展团队协作、更广执行场景与质量评测能力。
证据
如何确认它真的工作
受控产品演示
可在面试或受控交流中演示从需求到真实执行、失败诊断和审核后修复的当前主流程。
真实执行记录
当前版本会保留执行步骤、断言结果和失败上下文，用于复查诊断结论；业务数据与内部材料不对外公开。
公开能力边界
案例页明确区分已经进入主流程的能力与后续扩展方向，避免把规划写成已交付结果。
结果
已经产生的影响
- 把需求、功能测试资产、UI 自动化和执行证据纳入同一条可复查链路
- 建立失败诊断到审核后修复的闭环边界
- 形成适合受控演示的产品主流程和公开定位
边界
限制与后续
当前限制
- 当前为私有项目，不提供公开仓库、内部接口或实现细节
- 公开证据以受控演示和脱敏后的能力说明为主
- 团队化协作和更广执行场景仍属于后续扩展，不作为当前完成声明
后续
- 继续提升需求到功能用例的可审查性与覆盖表达
- 扩展稳定执行评测和失败分类的回归证据
- 在权限和审核边界内逐步支持更多团队协作场景