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- Add 3 new agents: web-executor, mobile-executor, result-reporter - web-executor: Playwright multi-browser (Chromium/Firefox/WebKit) automated scripts - mobile-executor: Appium dual-platform (Android/iOS) automated scripts - result-reporter: pixel-level AI visual comparison + test conclusion report with screenshots - Auto-generate executable Python test scripts from Markdown test cases - Screenshot strategies: on-failure (default) + on-step (optional) - Visual diff grading: <1% pass / 1-5% minor / 5-15% UI_DIFF / >15% blocker - Failure multi-classification: REAL_BUG/UI_DIFF/ENV_ISSUE/DATA_ISSUE/CASE_BUG/SCRIPT_ERROR - requirements.txt: add playwright + Pillow - Fleet now: 17 agents across 6 battle zones
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name: qe-fleet
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description: Agentic QE Fleet — 14 个专业 AI Agent 组成的自治质量工程舰队。当用户输入 /qe-fleet 或 /case_generate 时使用本 skill。
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metadata:
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short-description: 多 Agent QE Fleet：从需求到测试用例的全流程自动化 + 质量门禁 + 知识沉淀
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# Agentic QE Fleet
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当用户输入以下任一意图时使用本 skill：
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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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## 自动执行要求
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收到 `/qe-fleet` 命令后，不要停在说明阶段，必须自动完成以下步骤：
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### /qe-fleet run
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1. 执行：
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```bash
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python3 scripts/fleet_runner.py run --requirement <需求文档路径>
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```
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2. fleet_runner.py 会自动按战区顺序执行：
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- **PREPARE**: document-parser(文档解析) → knowledge-activator(知识激活)
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- **ANALYZE**: requirement-analyzer(需求分析) + conflict-detector(冲突检测) → risk-assessor(风险评估)
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- **DESIGN**: test-strategist(测试策略) → testpoint-designer(测试点) + data-builder(测试数据) → case-designer(用例设计)
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- **EXECUTE**: web-executor(Playwright PC Web) + mobile-executor(Appium 移动端) → result-reporter(截图对比+结论)
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- **REVIEW**: case-reviewer(用例评审) + coverage-auditor(覆盖率审计) → quality-gatekeeper(质量裁决)
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- **MONITOR**: execution-analyst(执行分析) → knowledge-curator(知识沉淀)
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- **EXPORT**: 质量裁决 PASS 后自动导出 Excel
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3. 检查确认门禁：
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- 若 analyze 战区 `confirmation_gate.required=true` 且 `decision_status` 不是 `confirmed`，阻断并告知
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- 提供确认单路径和阻断原因
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4. 检查质量裁决：
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- 若 review 战区 quality_verdict 为 `BLOCKED`，告知阻断原因
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- 若为 `PASS` 或 `PASS_WITH_FIX`，自动导出
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5. 最终反馈：
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- 各战区状态（✅ 完成 / ⏳ 进行中 / ⬜ 待执行）
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- 产物文件路径
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- 质量裁决结果
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- 若失败，失败在哪一步
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### /qe-fleet status
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```bash
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python3 scripts/fleet_runner.py status --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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python3 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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## 战区详细流程
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### Prepare 战区
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- **document-parser**: 解析 docx/pdf/doc → 标准化 Markdown；自动识别同主题技术方案；标注解析置信度
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- **knowledge-activator**: 按需求内容关键词+语义匹配激活术语/规则/历史缺陷/最佳实践；检测知识缺口
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### Analyze 战区
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- **requirement-analyzer**: 结构化需求模型（背景/目标/角色/规则/流程/异常）；项目画像差异化；歧义标注
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- **conflict-detector**: 语义级历史需求冲突检测（方向/数值/状态机/权限）；严重度分级(P0-P3)
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- **risk-assessor**: 多维度风险矩阵（资损/可用性/数据/合规/兼容性）；可能性 × 影响度 = 风险等级
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### Design 战区
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- **test-strategist**: 测试金字塔分配；优先级覆盖规则；P0 必测清单
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- **testpoint-designer**: 全面测试点矩阵；来源标注（需求/历史缺陷/风险矩阵/冲突修订/项目画像）
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- **case-designer**: 可执行用例；原子性；双验证预期结果（UI + 数据）
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- **data-builder**: 自动提取+人工补充测试数据（账号/金额/ID/枚举/边界值）
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### Execute 战区
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- **web-executor**: 生成 Playwright 测试脚本；多浏览器（Chromium/Firefox/WebKit）；每步/失败自动截图
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- **mobile-executor**: 生成 Appium 测试脚本；Android (UiAutomator2) + iOS (XCUITest)；双平台截图采集
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- **result-reporter**: 截图 AI 视觉对比；像素级差异检测；多平台测试结论报告（含截图证据）
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### Review 战区
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- **case-reviewer**: 按 review_checklist 逐项评审；错误分级（阻断/建议/优化）
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- **coverage-auditor**: 需求→测试点→用例三级追溯；覆盖缺口识别；过度覆盖识别
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- **quality-gatekeeper**: 三级裁决（PASS / PASS_WITH_FIX / BLOCKED）；裁决依据引用具体评审条目
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### Monitor 战区
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- **execution-analyst**: 失败归类（ENV/DATA/CASE/REAL_BUG）；失败模式识别；根因推测
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- **knowledge-curator**: 自动回写知识库；去重保护；P0 自动生效 / P1-P3 人工确认
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## 约束
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- 除非脚本执行失败，不要要求用户手动执行中间命令
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- 确认门禁未解除时，必须阻断并告知原因和解决路径
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- 质量裁决 BLOCKED 时，不得导出 Excel
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- 若主输入是 .docx/.doc/.pdf，必须基于 prepare 产出的标准化 Markdown
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- 若 manifest 中有技术方案文件，必须纳入分析
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- 需求有歧义时必须显式标注 `> ⚠️ 待确认：问题、影响范围、建议确认方向`
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- 基于项目画像差异化，避免通用化输出
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- 历史缺陷和易漏场景必须显式体现在测试点或用例中
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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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- 若改动涉及 scripts/、.claude/、agents/、AGENTS.md、README.md，必须执行 governance_audit.py auto
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## 兼容性
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`/case_generate` 保留为 `/qe-fleet run` 的别名，行为完全一致。
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