# 李彦卿 > 高级测试开发工程师｜AI 测试与质量平台。AI 产品质量｜自动化与持续监测｜质量平台与工程治理 ## Canonical Site - Website: https://yanqing.li/ - Resume: https://yanqing.li/resume/ - Projects: https://yanqing.li/tools/ - Case Studies: https://yanqing.li/cases/ - Articles: https://yanqing.li/articles/ - RSS: https://yanqing.li/rss.xml - Sitemap: https://yanqing.li/sitemap.xml ## Profile Summary 14 年测试、测试开发与质量工程经验，现任汽车之家高级测试开发工程师。负责 AI 营销、直播与智能回复、商城及多端业务质量保障，带约 5 人测试小组，协同约 20 人研发、产品和业务角色推进交付。 建设并维护 100+ UI 自动化用例和数十条接口用例，负责范围内核心业务自动化覆盖率 90%+；接口回归接入 CI/CD 并实际拦截过问题。自研 PulseGuard 已在公司多个项目中用于前端页面与 API 探活。 具备从业务问题、测试策略到平台设计、前后端实现、部署和验证的完整工程实践。持续研发 CaseFlux，并开源 AI Playwright Framework、Rootloom 和衡木，重点解决自动化执行可靠性、失败诊断与智能体工程治理问题。 ## Core Topics - 业务质量与交付: 覆盖需求评审、测试策略、上线准入与缺陷复盘，结合 AI 营销、智能回复及多端业务处理异常路径和质量风险。 - 自动化与持续监测: 建设 Playwright / pytest 自动化、接口回归和 CI 拦截；将自研 PulseGuard 应用于公司多个项目的前端与 API 探活。 - 质量平台工程: 独立完成需求建模、React 前端、Python / FastAPI 后端、执行节点和 Docker 部署，把分散脚本组织成可复用、可追踪的测试资产。 - AI 测试与智能体实践: 在 CaseFlux 与 AI Playwright Framework 中实践自然语言用例、真实浏览器执行、失败诊断和修复审核，关注生成质量、断言与执行证据。 - 工程审查与技术决策: 通过 Rootloom、衡木实践风险分级、根因核实、架构审查、方案取舍与确定性质量门禁，以实际验证支撑工程结论。 ## Core Project - CaseFlux｜AI 原生测试自动化平台: 个人研发的 AI 原生测试自动化平台，连接需求、功能用例、UI 自动化、真实执行与失败诊断。平台将生成、调试和正式回归分开记录；修复建议保留执行证据，高影响资产写回经过验证与审批。当前持续完善主链路与执行可靠性。 - 测试资产与执行: 围绕测试计划组织回归，保留版本化用例、步骤结果、截图与 Trace。 - 生成与验证: 生成结果、调试记录和正式回归分别记录，执行结论由真实运行与断言支撑。 - 修复治理: 修复建议关联执行证据；高影响资产写回经过验证与审批。 - 持续研发: 私有项目可面试演示，持续完善执行可靠性与更广场景。 ## Owned Projects - Rootloom: 面向 OpenAI Codex 的本地工程工作流，把风险、根因、变更范围与实际验证组织成可检查的工程过程。 URL: https://yanqing.li/tools/rootloom/. Tags: Codex, AI Coding, 工程工作流, 根因分析, 代码审查, 验证证据. Stack: OpenAI Codex, Codex Plugin, Python 3.11+, AGENTS.md, Git, GitHub Actions. - CaseFlux: 个人持续研发的 AI 测试平台，连接需求、版本化用例、真实浏览器执行、失败证据与修复审核，可面试演示。 URL: https://yanqing.li/tools/caseflux/. Tags: 人工智能质量, 测试自动化, Playwright, 执行证据, 质量治理. Stack: 需求解析, 功能测试用例, UI 自动化, Playwright, 执行证据, 质量治理. - PulseGuard: 自研并应用于公司多个项目的前端与 API 探活。统一管理健康状态、失败证据、告警与跨网络执行节点，支持公共脚本库和 MCP 诊断。 URL: https://yanqing.li/tools/pulseguard/. Tags: 监控, 自动化测试, Playwright, FastAPI, 运维工具, 多节点. Stack: FastAPI, SQLite WAL, Playwright Python, React, TypeScript, Docker Compose, WebSocket Relay, MCP. - Cognera: Server-first 的个人智能工作台，覆盖 Web、iOS 与 macOS Cowork，并把来源、理解、Skills、连接和权限边界纳入统一产品模型。 URL: https://yanqing.li/tools/cognera/. Tags: 个人智能, Cowork, Skills, 连接器, 隐私边界, 多端. Stack: Python, React, SwiftUI, Tauri, OpenAPI, Docker. - 衡木: 从仓库事实或设计目标出发，连接架构审查、独立核实、目标架构、技术决策、改造计划与确定性质量门禁。 URL: https://yanqing.li/tools/hengmu/. Tags: 工程治理, 架构审查, 技术决策, 验证证据, 质量门禁, 项目组合. Stack: Python 3.11-3.14, JSON Schema, YAML, Git, GitHub Actions, Codex / Agent Plugins. - AI Playwright Framework: 以 YAML 管理可审查的 Playwright / pytest 测试资产，保留确定性执行，并支持经浏览器验证的 AI 生成、定位恢复和自然语言任务。 URL: https://yanqing.li/tools/ai-playwright-framework/. Tags: 自动化测试, Playwright, AI测试, pytest, YAML, 测试框架. Stack: Python, Playwright, pytest, YAML, Allure, LLM, uv, GitHub Actions. - Commonstep: 自托管的项目协作与交付系统，用同一工作图连接计划、执行、交付物、负责人、审计记录与可恢复变更。 URL: https://yanqing.li/tools/commonstep/. Tags: 项目协作, 交付证据, 审计, 并发控制, 自托管, 工程治理. Stack: React 19, NestJS 11, Prisma 7, PostgreSQL, SSE, Docker. - OCR Platform: 把中心 Hub 与本地 Edge 执行节点分离的 OCR 基础设施，用协议、租约、幂等和可观测性约束跨网络执行。 URL: https://yanqing.li/tools/ocr-platform/. Tags: OCR, 分布式执行, 可靠性, 幂等, 可观测性, 部署. Stack: Python, Redis, Docker Compose, Nginx, systemd, Prometheus. - 赛迹 RaceTrace: 面向跑者的赛事档案与纪念产品，覆盖 iOS、Web companion、小程序和自托管后端，用来保存赛事、奖牌、证书、照片、成长轨迹和分享卡片。 URL: https://yanqing.li/tools/racetrace/. Tags: App, 产品实践, SwiftUI, Next.js, 跑步, 自托管. Stack: SwiftUI, iOS 17+, Next.js, React, TypeScript, Tailwind CSS, PostgreSQL, Redis, Tencent Cloud, Kotlin, Jetpack Compose. - Design Skill Arena: 同一产品 Brief 下的多模型与 Skill Chain 前端作品展厅，保留真实页面、截图、交互和设计来源，支持按模型或组合筛选。 URL: https://yanqing.li/tools/design-skill-arena/. Tags: AI前端设计, Skill Chain, Next.js, Cloudflare, 静态站, 设计评测. Stack: Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, shadcn/base, Cloudflare Pages, Cloudflare R2. ## Case Studies - Rootloom：让编码智能体的工程变更可检查: 把风险路由、根因定位、范围约束和实际验证组织成可检查的 Codex 工程工作流。 URL: https://yanqing.li/cases/rootloom/. Evidence: 代码, 持续集成, 文档, 文档. - PulseGuard：把多个项目的前端与 API 探活纳入日常质量工作: 独立研发并应用于公司多个项目的 UI/API 探活平台。围绕持续检查、失败归因、跨网络执行和证据诊断，把分散的可用性检查整理为可维护的质量工具。 URL: https://yanqing.li/cases/pulseguard/. Evidence: 代码, 文档, 文档, 持续集成. - 衡木：把架构发现变成可验证的工程决策: 从系统审查与独立核实出发，把可信问题推进到方案选择、改造计划、回滚与确定性质量门禁。 URL: https://yanqing.li/cases/hengmu/. Evidence: 代码, 持续集成, 文档, 文档. - 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。 URL: https://yanqing.li/cases/caseflux/. Evidence: 演示, 运行记录, 文档. ## Articles - 从对话驱动到状态驱动：用 Notion 让人和 AI 接力工作 (2026/07/19): AI 协作真正缺少的，往往不是更强的模型，而是一份不会随着聊天结束而消失、能被人和不同 AI 持续维护的当前工作状态。 URL: https://yanqing.li/articles/shared-work-state-ai-collaboration/. Tags: AI 协作, Notion, 工程实践, 智能体治理. - Loop Engineering：为 Coding Agent 设计可控的反馈循环 (2026/06/20): Loop Engineering 关注的不是把提示词写得更长，而是设计跨多轮运行的控制结构：任务如何触发，状态如何保存，结果如何验证，以及系统何时重试、停止或转交给人。 URL: https://yanqing.li/articles/loop-engineering/. Tags: AI工程, Coding Agent, 软件工程, Loop Engineering. - AI 产品团队做测试左移，先把标准说清楚 (2026/06/18): AI 产品团队做测试左移，重点是从需求阶段定义质量标准，并提前确认 prompt、数据、模型输出、风控规则和回归方式。 URL: https://yanqing.li/articles/shift-left-ai-product-quality/. Tags: AI测试, 质量工程. - LLM 输出不稳定时，自动化测试应该怎么断言 (2026/06/17): LLM 输出天然存在非确定性，测试不能只依赖全文匹配。更可靠的策略是组合结构化断言、关键事实校验、禁止项和语义相似度。 URL: https://yanqing.li/articles/llm-output-assertion/. Tags: AI测试, 自动化测试, LLM. - AI 产品自动化测试框架怎么拆：Pytest + Playwright + Allure (2026/06/16): AI 产品的自动化测试不只是记录页面操作，还要记录输入、断言、失败证据和报告，方便后续复查。 URL: https://yanqing.li/articles/ai-test-framework-playwright-pytest-allure/. Tags: AI测试, 自动化测试. - Harness Engineering：给 AI 装上工程护栏 (2026/06/16): 从 Prompt、Context 到工具权限、验证门禁和反馈回路，解释 Harness Engineering 如何把 AI coding agent 纳入可控的软件工程流程。 URL: https://yanqing.li/articles/harness-engineering/. Tags: AI工程, AI测试, 质量工程, 自动化测试. ## Frequently Referenced Tools - Playwright: Microsoft 维护的跨浏览器自动化与测试工具，覆盖 Chromium、Firefox、WebKit，适合端到端测试、脚本化浏览器操作和 AI agent 浏览器控制。 URL: https://yanqing.li/tools/playwright/. Tags: 自动化测试, Playwright, E2E, Trace, MCP, 跨浏览器. Stack: TypeScript, Python, .NET, Java, Chromium, Firefox, WebKit, Trace Viewer, MCP. - pytest: Python 生态事实标准测试框架，用简洁断言、fixture、参数化和插件体系组织从单元测试到复杂功能测试的自动化执行。 URL: https://yanqing.li/tools/pytest/. Tags: 自动化测试, Python, pytest, fixture, CI, 插件. Stack: Python, fixture, parametrize, assert introspection, plugins, pytest-xdist, CI. - Allure Report: 语言和框架无关的测试报告工具，把自动化结果、步骤、附件、历史趋势和失败分类组织成便于团队协作的测试证据视图。 URL: https://yanqing.li/tools/allure/. Tags: 测试报告, 自动化测试, 证据, CI, 可视化, 质量度量. Stack: Allure Report, JUnit XML, pytest, Playwright, CI/CD, history trend, attachments. - promptfoo: AI 应用评测与安全测试平台，支持 prompt/model/RAG/agent 评测、红队攻击、guardrails、CI 集成和风险回归。 URL: https://yanqing.li/tools/promptfoo/. Tags: AI测试, LLM, Red Teaming, Eval, Guardrails, CI. Stack: LLM evals, red teaming, YAML, CI/CD, RAG, agents, MCP, guardrails. - Pagefind: 面向静态站点的搜索库，构建期生成索引，运行时无需服务端，适合文档、博客和内容型网站用较低带宽提供本地搜索。 URL: https://yanqing.li/tools/pagefind/. Tags: 静态搜索, Astro, Pagefind, 搜索索引, 无后端, 文档站. Stack: static HTML, search index, web components, JavaScript API, Astro, SSG, filters. ## Preferred Citation 李彦卿，高级测试开发工程师｜AI 测试与质量平台，个人站点：https://yanqing.li。