RAG，pageindex，文本文档。不用纠结方式，你只要结构化掉，AI 自己就会去检索。

不冲突都可以，核心是用 AI 快速把页面关键元素扒下来，走的还是传统的 UI 自动化脚本 POM 框架的维护，只是节约了人工核对一个个点位的成本，毕竟 80% 的 UI 自动化成本都在元素定位上。这套方案就是把这个过程异步给 AI 去做了。不是自然语言的 AI+UI 那一套我自己也没咋用

没有业务权限就白瞎，只能从开发沉淀的知识库进行二次挖掘。一步步完善是说你现在只有一颗积木，你需要将所有有关联的积木都做出来，然后在分层构建流程节点，场景节点，风险节点等

接口文档是黑盒的状态，AI 只能通过字段语义去判断依赖。你直接把接口文档对应的后端项目给 AI，让 AI 去做出来的测试用例起码依赖会大体正确的。但是就算这样你还会遇到新的问题，业务上下文看不到，说白了微服务参与进来又是新的黑盒状态，你需要一步步的完善知识库链路流程，这样生成出来的结果就很详细了。

公司有预算就先做吧，成本飙升也是好事情，否则就真没人啥事了，现在只是 AI 驱动端到端测试有很高成本，AI+ 用例生成 + 人工提示修改这条路成本还是相对低廉的。

角色设定

你是一位有 10 年经验的测试架构师，精通等价类划分、边界值分析、判定表、正交实验法等测试设计方法。

这个提示词已经是去年的过去式了。感慨一下去年学提示词工程，今年已经完全可以不 care 了，AI coding 的马鞍发展太快了，现在是一个月一个变化的感觉。

兄弟说实话，这个节点和以前几年你裸辞真不一样。真不如硬扛着，然后在公司里落地 AI 相关的流程实践。我不知道你是否已经做了充足的准备，但是今年真的是 AI 应用元年，变化太大了。以前你裸辞也就裸辞了现在是天堑横着。

你应该庆幸，AI 还没在开发团队产生质量优化的效果。其实这一点的问题很容易解决，特别是你自己以测开的角色去做工具的开发和自测的时候你就能发现并解决问题，并将这个 skills 优化到团队里面。但是我目前是更倾向于还是迭代的慢点，给人留一条活路吧。反正我自己开发工具现在的开发质量是直线上升了，就看你们业务团队是否也去这样做。

感觉你没有使用 codex，Claude code 这类工具直接进行工作而是绕了一层做 prompt，实话说有点落伍了。

已经废了，现在完全 skills 化了，下一个新的能力成熟起来就转移过去或迁移进去。目前完全看不到行业的希望，效率提升有很多有个 2 倍吧，开发效率提升 5 倍都多。反正就这样再吃几年饭就准备退休了。