李彦卿

测试开发｜人工智能质量工程与体系建设

人工智能质量工程｜AI 原生测试自动化｜工程治理

北京 lyqgmail@gmail.com GitHub 个人站

个人概述

13 年测试与质量工程经验，当前聚焦人工智能质量工程、AI 原生测试自动化和工程治理。现承担 AI 营销、车商城、H5、小程序及配套后台等对外业务的质量工程与交付协作，协同约 20 人研发、产品和业务角色推进需求评审、测试计划、上线准入与风险闭环。

长期承担测试技术建设，覆盖 Playwright / pytest 自动化、接口回归、CI/CD 质量拦截、执行证据和质量平台；同时通过 CaseFlux 验证从需求到稳定执行的 AI 原生测试自动化，通过 Rootloom 探索编码智能体的范围、权限与验证门禁。

13 年
测试与质量工程经验
100+
UI 自动化用例
90%+
核心业务自动化覆盖率
约 20 人
跨研发、产品与业务协作范围
Experience

工作经历

汽车之家

高级测试开发工程师 / 质量工程与测试技术建设
  • 工程责任与协作：承担需求评审、测试计划、任务拆解、上线准入与质量风险推进，协同约 20 人研发、产品和业务角色完成交付，责任范围聚焦质量工程与跨角色协作。
  • 业务与质量：负责 AI 营销工具、抖音直播助手、私信自动回复、弹幕自动回复、车商城、H5、小程序及配套后台等对外业务质量保障，覆盖功能、接口、UI、异常路径、风控与稳定性验证。
  • 自动化建设：建设并维护 100+ UI 自动化用例和大几十条接口自动化用例，核心业务自动化覆盖率 90%+；接口自动化接入 CI/CD 构建流程，并在构建阶段拦截过问题。
  • 技术建设：负责部门 Playwright / pytest 自动化框架、接口回归、测试工具、执行证据与工程化规范沉淀，推动测试工作从人工执行和单点脚本转向可复用、可追踪、可持续维护的质量体系。

蓝湖

高级测试开发工程师 / 自动化体系建设
  • 负责蓝湖 WebApp、插件及相关协作产品的质量保障与自动化体系建设，覆盖功能测试、接口测试、UI 自动化、回归验证和发布质量检查。
  • 推动自动化框架、测试数据、执行报告与缺陷定位能力建设，提升回归效率和持续交付过程中的质量可见性。

墨刀

高级测试工程师
  • 负责墨刀 Web、小程序、Mock 服务等产品的测试工作，参与需求评审、用例设计、功能验证、兼容性测试与回归测试。
  • 参与自动化测试、接口测试和发布前质量检查，支撑原型协作工具的稳定交付。

海涛电子 · 车千

测试工程师
  • 负责车千平台及配套后台系统的功能、接口与业务流程测试，参与需求沟通、测试设计和上线验证。

多玩游戏网

测试工程师
  • 负责游戏社区、评论平台及相关业务系统测试，积累 Web 产品测试、缺陷跟踪和跨角色协作经验。
Projects

代表项目

CaseFlux｜AI 原生测试自动化平台

私有仓库｜可面试演示
  • 个人研发的 AI 原生测试自动化平台，连接需求、功能测试用例、UI 自动化、真实执行、失败诊断与审核后自愈修复。
  • 当前重点是“从需求到稳定执行”的可复查主链路、执行证据和受控修复边界；团队化协作和更广执行场景属于后续扩展。
  • 私有项目仅提供受控演示，公开材料不包含仓库、内部接口、提示词、业务数据或自愈实现细节。

AI Playwright Framework｜YAML-first UI 自动化测试框架

开源｜github.com/liyanqing90/ai-playwright-framework
  • 基于 Playwright 与 pytest 的 YAML 驱动 UI 自动化框架，强调确定性测试资产、版本化用例、动态收集、多环境配置和 AI 辅助生成。
  • 支持智能 selector 恢复与运行时 agent case，并通过 schema 校验、contract tests、重复定义检查、包构建和 CI gates 约束框架质量。

PulseGuard｜本地 / LAN UI/API 探活与质量基础设施

开源｜github.com/liyanqing90/PulseGuard
  • 面向本地和局域网场景的 UI/API 探活控制台，支持定时执行、手动执行、结构化断言、失败截图与 Trace、趋势、告警和任务版本。
  • 支持只读指标、Prometheus、CLI/CI 与多执行节点，Relay 方案适配无法开放入站端口的内网节点。

Design Skill Arena｜AI 生成结果评测与展示系统

开源｜github.com/liyanqing90/design-skill-arena
  • 用于比较不同模型与 frontend design skill chain 在同一 brief 下生成页面结果的静态展示站。
  • 重点不是排名，而是固定输入、保留真实产物、独立打开结果页和沉淀可复查的 AI 输出评估方法。
Focus

核心能力

业务质量治理

需求评审、测试计划、任务拆解、上线准入、质量风险跟进和缺陷复盘，围绕真实业务交付建立可追踪的质量控制。

跨角色质量协作

承担测试计划、任务拆解、质量风险对齐和交付推进，协同研发、产品与业务角色完成复杂业务验证。

自动化测试平台

建设 Playwright / pytest 自动化、接口回归、CI/CD 拦截和执行证据沉淀，让测试资产可复用、可维护、可复查。

AI 测试工程

关注 AI 回复准确性、召回、风控、异常路径、评测治理和平台化测试链路，把模型输出纳入真实质量验证。

需求功能测试用例UI 自动化真实执行失败诊断审核后自愈修复