信息量很大，我们逐条来拆解一下：

关于"测试的都是无关紧要的场景" —— 如果是探索性测试，我认为生成了无关要紧是的场景是一定的，确定性需要依赖输入，用例是一部分。

"靠前端 E2E 很多测不到" —— 确实如此，质量保障不是靠前端或后端的自动化就能覆盖完整的。一切还是要从需求出发，再设计测试方案来覆盖，这个命题本身不是自动化能单方面解决的。

"这个 Skill 跑的效果怎么样，实际能落地吗" —— 给定确定的用例输入后，由 LLM 辅助生成用例脚本。如果人机配合得当，在用例编写环节预估能节省 50% 左右的时间成本，实用性是有的，但完全让 AI 自己 loop 起来，效果其实一般。

"开发提测一版需求，能替代人工多少比例" —— 如果是新版本的需求，除了极简单的用例场景，我个人觉得目前想要完全替代人工并不现实。换个角度说，如果真的能做到替代，那其实意味着从需求到代码实现的过程已经非常确定和稳定了，只有在这种前提下，下游的自动化替代才具备可行性。

其实这里真正想表达的是：我们做这件事的核心不是"跑自动化"，而是沉淀数据资产。AI 真正能在业务中产生价值的地方，恰恰在于帮助我们把测试相关的数据资产体系建立起来，为长期的质量保障打好基础

这个我理解是看场景需要能力的扩展。比如视频播放的卡顿、花屏、 ppt 那种创作编辑类型里面的公式、图形等渲染这些都需要专门的工具处理

https://github.com/SnoopCorleone/e2e-methodology/tree/main

还有很多没完善的点，现在流程是跑通的

有的，我晚点把 skill 整理一下看看怎么分享给你

我体验下来无论是工作流，MCP 还是现在的龙虾，本质还是得人先抽象，然后交给大模型做调度。这样对人的抽象要求就更近一步，我觉得也是对人的思维是一种学习和锻炼。

是的，基本上没发现大问题。这次修改会有些代码的抽离，我的考虑就是尽量让流量打到核心业务接口通过，功能基本就没什么问题。

请教下，多级缓存的数据一致性，刷新的时机具体是怎么应用的呢？

我这个不是性能测试平台呢，只是使用 docker 搭建了一个 rocketMQ 的环境。然后用 Spring-Boot 搭了一个小的服务。写了一个生产者和消费者，再简单的做了个接口。Delay 字段的话，rocketMQ 本身也支持控制台看的。网上搜一下 RocketMQ 环境搭建就好了。

嗯嗯，设计评审这部分确实很重要。除了能够测好，有能力在评审阶段提出问题和风险点是很重要的能力。

学习了学习了