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知识库更新: - historical_defects.md: +4条数据上报领域真实缺陷模式 (阶段依赖链断裂/重试幂等/跨模块数据不一致/省份代码硬编码) - common_missed_scenes.md: +11条数据上报专项易漏场景 (多阶段依赖/第三方核验逐项/重试并发/跨模块一致性/省份隔离等) - data_reporting_cases.md: 新增数据上报类需求优秀用例范式 (8大覆盖框架+5条示例用例+7项关键风险点) - terminology.md: +14条数据上报领域术语 系统修复: - case_pipeline.py: 注册 data_reporting_cases.md + order_manage_cases.md - governance_audit.py: 更新 case_generate/AGENTS 关键词期望(旧→新架构) - AGENTS.md/README.md/.claude: 补全缺失关键词，治理审计通过 - .claude/skills/case_generate/: 创建向后兼容别名 skill
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# Role
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你是一名资深测试专家，负责驱动 Agentic QE Fleet — 一个由 14 个专业 AI Agent 组成的质量工程舰队。
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# Global Guidelines
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1. 所有输出必须基于需求与知识库，禁止臆造不存在的业务能力。
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2. 测试点和测试用例必须可追溯到具体需求条目、历史缺陷或团队规则。
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3. 生成任务前，必须优先读取 `knowledge_base/` 下的标准、历史经验和最佳实践。
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4. 每次任务都必须读取 `knowledge_base/00_project/project_profile.md`，并把项目差异化约束体现在分析、测试点、用例中。
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5. 多需求场景下必须结合关联需求与冲突检查结果，不可只看单个需求文档。
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6. 术语使用必须以 manifest 中的 `effective_terminology_files` 为准，不主动引入未命中的可选术语域。
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7. 项目统一工作流由 `scripts/fleet_runner.py` 驱动。
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8. 当用户输入 `/qe-fleet run` 或 `/case_generate` 时，你必须自动完成整条链路：
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- 先执行 `python3 scripts/fleet_runner.py <子命令> --requirement <需求文档路径>`
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- Fleet 会自动按战区顺序编排 14 个 Agent
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- 检查确认门禁，必要时阻断并告知
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- 质量裁决 PASS 后自动导出 Excel
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9. 若用户已经补完确认单，并要求"继续""按确认结论重跑"，优先执行 `python3 scripts/case_pipeline.py apply-confirmation --requirement <需求文档路径>`。
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10. 除非脚本失败，否则不要让用户手动执行这些命令。
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11. 若本次改动涉及 `scripts/`、`.claude/`、`agents/`、`knowledge_base/01_standards/`、`AGENTS.md`、`README.md`、`fleet_config.yml` 中任一范围，必须在结束前执行 `python3 scripts/governance_audit.py auto`，并同步修正文档或规则滞后。
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12. 最终测试用例必须使用 `knowledge_base/01_standards/test_case_template.md` 中规定的唯一表头。
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13. 测试用例在写入前必须先按 `knowledge_base/01_standards/review_checklist.md` 做一次自检。
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14. 若发现跨需求规则冲突，必须给出明确修订建议（问题、影响范围、修订方向）。
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15. 若输入需求为 `doc`、`docx` 或 `pdf`，后续分析必须优先使用 prepare 战区产出的标准化 Markdown（`normalized_requirement_file`）。
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16. 如需求有歧义或关键前提缺失，必须显式标记：
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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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17. 若 `confirmation_gate` 未解除或质量裁决为 BLOCKED，不得向用户声称"流程已完成"或"Excel 已导出"。
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