个人项目 AI 原生测试自动化平台
CaseFlux
私有演示 / 持续迭代
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。
- 类型
- 个人项目
- 状态
- 私有演示 / 持续迭代
- 我的角色
- 产品设计 / 架构实现 / 测试开发
- 获取方式
- 私有项目
- 技术栈
- 需求解析
- 功能测试用例
- UI 自动化
- Playwright
- 执行证据
- 质量治理
关于项目
CaseFlux 是 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、失败诊断和审核后修复组织成可复查的工程闭环。公开页面只说明产品定位、当前主流程、验证方式与边界。
平台定位
CaseFlux 是 AI 原生测试自动化平台。它不把生成脚本当作终点,而是关注需求如何成为可审查测试资产,以及自动化如何在真实执行、失败诊断和受控修复中保持稳定。
当前能力
当前主流程为: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和执行证据衔接。
验证方式
生成内容必须经过真实浏览器执行和断言验证;失败结论需要步骤结果与失败上下文支撑。可在受控交流中演示完整流程,但不公开私有资产。
公开边界
公开信息不包含私有仓库、内部接口、提示词、业务数据、截图资产或自愈实现细节。对外只保留足以说明产品价值和工程判断的内容。
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。
项目要点
当前主流程覆盖需求、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。
生成结果只有经过真实执行和断言验证后,才进入稳定测试资产。
失败诊断以执行证据为依据,高影响修复保留人工审核与追溯边界。
团队化协作、更广执行场景与质量评测能力属于后续扩展,不作为当前完成声明。
相关主题
- 人工智能质量
- 测试自动化
- Playwright
- 执行证据
- 质量治理
Evidence — behind the work
背后的思考
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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。