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daily-testing-workflow

SKILL.md

日常测试工作流程(中文版)

英文版: 见技能 daily-testing-workflow-en

提示词使用本目录 prompts/,步骤与提示词对照见 reference.md

何时使用

  • 用户提到「日常测试」「每日测试」「今日测试计划」
  • 需要规划或执行一天的测试活动

早晨例行(5–25 分钟)

☑️ 步骤追踪清单

  • 审查测试计划(5–10 分钟)

    • 审查当日用户故事和任务
    • 确认测试优先级
    • 识别潜在阻碍和依赖
    • 使用提示词:需求分析、测试策略
  • 设置测试环境(10–15 分钟)

    • 验证测试环境可用性
    • 准备测试数据
    • 更新本地自动化脚本
    • 检查 CI/CD 流水线状态
    • 使用提示词:自动化测试、测试策略

测试用例创建(30–60 分钟)

☑️ 步骤追踪清单

  • 新功能测试用例

    • 分析需求和验收标准
    • 识别边界值和等价类
    • 编写功能测试用例
    • 记录到测试管理工具
    • 使用提示词:测试用例编写、需求分析、功能测试
  • 缺陷修复验证用例

    • 编写缺陷验证用例
    • 创建防回归测试用例
    • 更新回归测试套件
    • 使用提示词:功能测试

测试自动化(1–2 小时)

☑️ 步骤追踪清单

  • 新自动化测试开发

    • 选择合适的测试框架(Selenium/Playwright/API)
    • 生成自动化测试脚本
    • 代码审查和优化
    • 本地运行验证
    • 提交代码到版本控制
    • 使用提示词:automation-testing、api-testing
  • 自动化测试维护

    • 修复不稳定测试用例
    • 更新元素定位器
    • 重构测试代码
    • 优化测试执行时间
    • 使用提示词:automation-testing、ai-assisted-testing

探索性测试(30–45 分钟)

☑️ 步骤追踪清单

  • 探索性测试执行
    • 创建测试章程(任务、持续时间、区域)
    • 应用启发式方法(SFDPOT、FEW HICCUPS)
    • 限时执行(60–90 分钟)
    • 记录发现和观察
    • 报告发现的缺陷
    • 使用提示词:manual-testing

缺陷上报(15–30 分钟)

☑️ 步骤追踪清单

  • 缺陷记录
    • 编写清晰的缺陷标题
    • 记录详细重现步骤
    • 描述预期 vs 实际结果
    • 添加环境信息
    • 附加截图和日志
    • 记录到问题跟踪器
    • 使用提示词:bug-reporting

可选:可视化与 E2E(30 分钟–2 小时)

☑️ 步骤追踪清单

  • 可访问性和视觉测试

    • 执行可访问性测试
    • 进行视觉回归测试
    • 使用提示词:accessibility-testing
  • 端到端测试

    • 测试关键用户旅程
    • 验证系统集成点
    • 使用提示词:functional-testing

下午审查(约 30 分钟)

☑️ 步骤追踪清单

  • CI/CD 结果审查

    • 检查流水线执行结果
    • 分析失败的测试用例
    • 记录需要修复的问题
  • 质量指标审查

    • 审查测试覆盖率
    • 分析缺陷指标
    • 更新质量仪表板
    • 使用提示词:test-reporting、test-strategy
  • 团队同步

    • 分享测试进展
    • 讨论阻碍和风险
    • 协调明日计划

每日结束(约 15 分钟)

☑️ 步骤追踪清单

  • 代码和文档

    • 提交所有代码更改
    • 更新测试文档
    • 记录工作时间
  • 任务管理

    • 更新任务状态
    • 规划明日工作
    • 记录未完成事项

如何使用

  1. 先查看 reference.md,定位当前步骤对应的提示词文件。
  2. 打开 prompts/ 下对应文件,并结合当前上下文(范围、环境、风险、约束)一起使用。
  3. 按步骤推进执行,并根据产出与阻塞动态调整优先级或门禁条件。

常见误区

  • ❌ 跳过早晨审查直接写用例 → ✅ 先明确当日故事与优先级,再写用例
  • ❌ 探索性测试无章程、无时间盒 → ✅ 使用手动测试提示词写章程,限时 60–90 分钟
  • ❌ 缺陷只口头描述不落单 → ✅ 用缺陷上报提示词生成标题、步骤、预期 vs 实际、环境

最佳实践

  • 早晨先看 reference.md 再选「审查」「环境」对应提示词
  • 新功能先做需求分析/边界值,再写具体用例
  • 自动化脚本生成后务必本地跑通再提交
  • 下午审查用测试报告 + 测试策略做覆盖率与缺陷指标

问题应对

流水线失败 → 检查自动化/CI、调试、修复重跑。不稳定测试 → 维护策略 + 等待/重试。被阻塞 → 记录阻碍、替代区域、重排优先级。

参考文件

  • reference.md — 步骤与提示词文件对照表
  • prompts/ — 本工作流所需中文提示词(每步打开对应 .md 与上下文结合使用)

相关技能:sprint-testing-workflow、release-testing-workflow。

目标受众

  • 在真实项目中执行该测试域工作的 QA 与开发人员
  • 需要结构化、可复用测试交付物的测试负责人
  • 需要快速生成可落地测试产出的 AI 使用者

不适用场景

  • 无测试范围上下文的纯线上应急处置
  • 需要法律/合规最终裁定但缺少专家复核的决策
  • 缺少最小输入(范围、环境、期望行为)的请求

关键成功因素

  • 先明确范围、环境与验收标准,再生成测试内容
  • 生成结果必须结合真实系统约束做二次校验
  • 保持产物可追踪(需求 -> 测试点 -> 缺陷 -> 决策)

输出模板与解析脚本

  • 模板目录:output-templates/
    • template-word.md(Word 友好结构)
    • template-excel.tsv(Excel 可直接粘贴)
    • template-xmind.md(XMind 结构化大纲)
    • template-json.json
    • template-csv.csv
    • template-markdown.md
  • 解析脚本目录:scripts/
    • 解析通用:parse_output_formats.py
    • 解析按格式:parse_word.pyparse_excel.pyparse_xmind.pyparse_json.pyparse_csv.pyparse_markdown.py
    • 转换通用:convert_output_formats.py
    • 转换按格式:convert_to_word.pyconvert_to_excel.pyconvert_to_xmind.pyconvert_to_json.pyconvert_to_csv.pyconvert_to_markdown.py
    • 批量转换:batch_convert_templates.py(批量输出到 artifacts/

示例:

python3 scripts/parse_json.py output-templates/template-json.json
python3 scripts/parse_markdown.py output-templates/template-markdown.md
python3 scripts/convert_to_json.py output-templates/template-markdown.md
python3 scripts/convert_output_formats.py output-templates/template-json.json --to csv
python3 scripts/batch_convert_templates.py --skip-same
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