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# Agentic QE Fleet（混合流水线 v3.0）
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当用户在 Codex CLI 中输入以下任一意图时，必须按一条端到端流水线自动执行，不要把中间命令再抛给用户手动运行：
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- `/qe-fleet run <需求文档>`
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- `/qe-fleet prepare <需求文档>`
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- `/qe-fleet analyze <需求文档>`
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- `/qe-fleet design <需求文档>`
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- `/qe-fleet review <需求文档>`
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- `/qe-fleet export <需求文档>`
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- `/qe-fleet monitor <需求文档> --results <测试结果>`
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- `/qe-fleet status <需求文档>`
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- `/case_generate <需求文档>`（向后兼容别名）
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- "基于某个需求文档生成测试分析、测试点、测试用例"
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- "导出测试用例 Excel"
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## 架构概述
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本流水线采用**混合架构**：
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- **Python 脚本（fleet_runner.py）**: 确定性工作——文档解析、知识激活、需求分析、冲突检测、风险矩阵、测试策略模板、测试数据模板、Playwright/Appium 脚本骨架、附加文件检测、多源注册表、清单管理
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- **Claude Code Agent（SKILL.md）**: 生成式 AI 工作——测试点设计、测试用例编写、用例评审、覆盖率审计、质量裁决
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## /qe-fleet run 自动执行规则
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当用户输入 `/qe-fleet run <需求文档>` 时，按以下 6 个阶段自动执行：
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### Phase 1: SCAFFOLD — Python 脚手架生成
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```bash
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python scripts/fleet_runner.py run --scaffold-only --requirement <需求文档路径>
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```
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产出 manifest（含 `pending_ai` 标记）+ 模板 + 脚本骨架 + 附加文件检测 + 多源注册表。
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### Phase 2: GATE-CHECK — 确认门禁
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读取 `output/manifests/{BASE_NAME}_analyze.json`。若 `confirmation_gate.required=true` 且 `decision_status` 不是 `confirmed` 或 `not_required`：
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- 🛑 阻断，告知确认单路径和阻断原因，不得继续
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### Phase 3: AI-DESIGN — AI Agent 生成设计产物
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**并行**: data-builder + testpoint-designer → **串行**: case-designer
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每个 Agent 使用 Claude Code Agent 工具调用，以 `agents/` 目录下的 prompt 文件为指令。若目标文件已存在且 >500 字符则跳过。
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### Phase 4: AI-REVIEW — AI Agent 评审
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**并行**: case-reviewer + coverage-auditor → **串行**: quality-gatekeeper
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### Phase 5: VERDICT — 裁决 + 导出
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- PASS/PASS_WITH_FIX → `python scripts/fleet_runner.py export --requirement <需求文档路径>`
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- BLOCKED → 🛑 告知阻断原因，不导出
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### Phase 6: REPORT — 最终汇总
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输出各战区状态、产物路径、质量裁决结果。
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## 子命令自动执行
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### /qe-fleet prepare
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```bash
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python scripts/fleet_runner.py prepare --requirement <需求文档路径>
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```
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### /qe-fleet analyze
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```bash
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python scripts/fleet_runner.py analyze --requirement <需求文档路径>
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```
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### /qe-fleet design
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仅执行 Phase 3（AI-DESIGN），前提是 prepare 和 analyze 已完成。若 manifest 未就绪，先执行对应的脚手架命令。
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### /qe-fleet review
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仅执行 Phase 4（AI-REVIEW），前提是设计产物已存在。
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### /qe-fleet export
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```bash
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python scripts/fleet_runner.py export --requirement <需求文档路径>
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```
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### /qe-fleet monitor
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```bash
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python scripts/fleet_runner.py monitor --requirement <需求文档路径> --results <测试结果文件>
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```
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### /qe-fleet status
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```bash
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python scripts/fleet_runner.py status --requirement <需求文档路径>
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```
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若用户已经补完确认单，并明确要求"继续""确认后续跑""按确认结论重跑"，优先执行：
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```bash
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python scripts/case_pipeline.py apply-confirmation --requirement <需求文档路径>
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```
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## 约束
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- 除非脚本执行失败，否则不要要求用户再手动执行命令
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- 所有 bash 命令使用 `python`（非 `python3`）
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- 若 manifest 中有附加源文件（`sources_registry`），必须纳入 AI Agent 的输入文件列表
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- 若本次改动涉及以下任一范围，必须在结束前执行 `python scripts/governance_audit.py auto`，并根据结果同步修正 `AGENTS.md`、`.claude/`、`README.md`、`docs/` 的滞后内容：
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- `scripts/`
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- `.claude/`
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- `agents/`
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- `knowledge_base/01_standards/`
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- `AGENTS.md`
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- `README.md`
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- `fleet_config.yml`
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- 若只是 `requirements/`、`knowledge_base/02_history/`、`knowledge_base/03_best_practices/`、`output/` 下的普通内容更新，不要触发这项治理审计
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- 所有测试用例必须使用 `knowledge_base/01_standards/test_case_template.md` 中定义的唯一表头
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- 不允许同时维护 `draft_cases.md`、`final_cases.md`
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- 最终结果始终覆盖写回 `output/test_cases/{BASE_NAME}_测试用例.md`
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- 分析阶段必须识别关联需求并给出冲突修订建议
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- 冲突建议不得停留在抽象描述，必须写清问题、影响范围、建议修订方向
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- 测试点/测试用例必须体现 `knowledge_base/00_project/project_profile.md` 的项目差异化约束
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- 若主输入是 `.docx/.doc/.pdf`，必须使用 prepare 产出的标准化 Markdown 文件，即 `normalized_requirement_file`
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- 各战区产物清单汇总至 `output/manifests/{BASE_NAME}.json` 统一清单文件
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- 若存在同主题技术方案或需求中引用的附加文件，必须结合这些文件补充测试约束
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- 测试用例生成前必须先按 `knowledge_base/01_standards/review_checklist.md` 自检
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- 需求有歧义时，必须显式写：
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```md
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> ⚠️ 待确认：问题、影响范围、建议确认方向
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```
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- 不得臆造高风险业务规则
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- 历史遗漏场景和历史缺陷必须显式体现在测试点或测试用例中
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- 预期结果必须同时覆盖 UI 反馈和数据状态变化
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- 若 `confirmation_gate` 仍未解除，不得伪装成"已完成最终导出"
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- 质量裁决 BLOCKED 时，不得导出 Excel
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