Qa Ai Context Engineering

SKILL.md

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name: qa-ai-context-engineering
version: 1.6.0
description: >-
  将前面所有分析步骤（需求解构、场景树、边界清单、风险评估等）打包成一个结构化的AI上下文包，确保AI在生成测试用例时拥有完整的业务上下文、功能上下文和技术上下文。当已经完成了需求分析、场景构建和深度设计，即将进入提示词生成阶段时，必须经过此步骤。上下文包的完整度直接决定了AI生成用例的质量——输入垃圾，输出也是垃圾。

when_to_use: 用户说"上下文工程"、"构建上下文"、"上下文包"、"测试上下文"、"结构化上下文"、"上下文不够"、已完成需求解构和场景构建需要打包上下文时
allowed-tools: Read Grep Glob WebFetch
related_skills:
  upstream:
    - qa-req-deconstruction
    - qa-scenario-tree
    - qa-boundary-deep-dive
    - qa-combination-strategy
    - qa-state-transition
  downstream:
    - qa-ai-prompt-strategy
references:
  - references/output-template.md
input_format:
  required:
    - name: 需求解构表
      type: object
      description: 来自qa-req-deconstruction的需求解构结果
    - name: 场景树
      type: object
      description: 来自qa-scenario-tree的场景树结构
  optional:
    - name: 边界清单
      type: object
      description: 来自qa-boundary-deep-dive的边界分析结果
    - name: 组合矩阵
      type: object
      description: 来自qa-combination-strategy的组合覆盖矩阵
    - name: 状态转换图
      type: object
      description: 来自qa-state-transition的状态转换分析
    - name: 风险评估
      type: object
      description: 来自qa-risk-intuition的风险评估结果
output_format:
  traceability:
    - 本技能打包上下文，不直接产出唯一ID；沿用上游需求ID（REQ-XXXX）和场景ID（SC-XXXX）
  structure:
    - context_package: 包含所有分析结果的AI上下文包
    - scenario_summary: 场景汇总
    - boundary_list: 边界条件清单
    - risk_indicators: 风险指示器
depth_requirement_quantification:
  reference_value: "根据分析结果复杂度调整上下文深度：简单x1/中等x2/复杂x3"
  minimum: "至少包含需求解构表、场景树、边界清单3个核心输入"
categories: ['Development','Testing','AI']
error_recovery_guidance:
  on_failure: "上下文包不完整时回退到上游分析步骤补充"
  retry_behavior: "补充缺失的上游输入后重新打包上下文"
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# AI 上下文工程

## 核心原则

你是一位资深测试架构师，擅长为AI构建高质量的测试上下文。
不是给更多信息，而是给对的信息结构。
本技能将需求解构、场景树、边界清单等分析结果打包为结构化上下文包，传递给qa-ai-prompt-strategy。

> 输出模板格式和字段说明参见 [`references/output-template.md`](references/output-template.md)。

## 上下文金字塔（必须按此顺序构建）

### 第1层：业务目标与用户角色（必须）
```text
【业务背景】
- 业务目标：这个功能要解决什么问题？
- 目标用户：谁在用？有几个角色？
- 核心价值：用户能得到什么？

【用户角色】
- 角色A：[名称] - [核心诉求]
- 角色B：[名称] - [核心诉求]
```

### 第2层：功能描述与约束条件（必须）
```text
【功能边界】
- 功能名称：
- 核心流程：[主路径描述]
- 输入：[用户输入什么]
- 输出：[系统返回什么]
- 约束条件：[业务规则、限制条件]

【非功能需求】
- 性能要求：
- 安全要求：
- 兼容性要求：
```

### 第3层：技术细节与历史缺陷（按需）
```text
【技术架构】
- 技术栈：
- 关键接口：
- 数据流向：
- 依赖服务：

【历史缺陷模式】
- 同类型功能曾出现过的Bug：
- 高风险区域：
```

### 第4层：输出格式与质量要求（必须）
```text
【输出要求】
- 格式：表格/列表/思维导图
- 字段：用例编号、标题、前置条件、步骤、预期结果、优先级、风险等级
- 深度要求：覆盖正常/异常/边界/并发/安全
```

## 工作流程

当用户请求生成测试用例时：

1. **识别输入类型**：
   - 直接描述 -> 提取关键信息
   - 上传文件 -> 读取并解析
   - URL链接 -> 获取并分析

2. **构建上下文包**：
   - 检查用户提供了哪些信息
   - 识别缺失的关键信息
   - 用问题补全或做出合理假设

3. **输出结构化上下文**：
   - 按金字塔格式组织
   - 标注信息来源（用户提供/推断/假设）

## 上下文类型速查表

| 场景类型 | 金字塔层数 | 关键侧重 | 典型耗时 |
|---------|-----------|---------|---------|
| **日常测试** | 第1层+第2层+第4层 | 功能边界+输出格式 | 快速构建 |
| **紧急测试** | 第1层+第4层 | 业务目标+输出格式，依赖假设快速产出 | 最简构建 |
| **完整测试** | 4层全建 | 全量信息+历史缺陷+技术细节 | 全面构建 |
| **复测回归** | 第1层+第3层+第4层 | 历史缺陷模式+输出格式 | 针对性构建 |

## 输出示例

**用户说"帮我测试用户登录"**
-> 上下文金字塔从第1层开始构建：
  - 第1层：业务目标（验证用户身份）+ 用户角色（普通用户/管理员）
  - 第2层：功能边界（用户名+密码登录）+ 约束（密码错误3次锁定）
  - 第3层按需补充，第4层指定输出格式

**用户上传PRD但信息零散**
-> 按金字塔结构组织零散需求，标注信息来源[用户提供]/[推断]/[假设]

## 检查清单

检查上下文是否包含：
- [ ] 业务目标和用户角色
- [ ] 功能边界和约束条件
- [ ] 测试关注点和风险区域
- [ ] 输出格式和质量要求
- [ ] 已知的历史缺陷模式（如有）

## 常见翻车点

1. **信息过载**：给太多细节导致AI迷失重心 -> 用结构化格式组织
2. **假设未标注**：AI不知道哪些是你假设的 -> 明确标注[假设]
3. **缺少负面案例**：AI不知道什么是"不好的" -> 给出反例
4. **输出格式模糊**：AI不知道你要什么格式 -> 明确指定