qa-req2testcase-generator

AI驱动的需求→测试用例生成能力。V4.12.6架构:总控路由+逐条P6生成+渐进式披露+P6质量引导+反脚本防护+批量修复

qa-req2testcase-generator V4.12.6

版本:4.12.6 | 架构:总控路由+逐条P6生成+渐进式披露+P6质量引导+反脚本防护+批量修复 V4.12.6关键变更: ⚖️ p6_merge比率自动调平+🔧 p7_batch_fix批量修复+📤 评审推送默认开启 | V4.12.5: 🛡️ 反脚本三段式拦截

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⚠️ 元规则（最高优先级，违反即终止）

Agent必须100%执行skill规定的流程，不得自行判断"优化"或"改进"。

1. 执行优先：按skill规定流程执行每一步，不得跳过、绕道
2. 规则即硬约束：「禁止」「必须」「🔴」是代码级硬约束，违反即报错
3. 发现问题先执行后反馈：完成当前流程后反馈，不在执行中自行修改
4. 禁止伪造结果：orchestrator返回error时必须修复重试，不得伪造gate pass
5. 禁止自我决策：不允许Agent自行判断"规则不合理/太慢/可优化"并绕过
6. 禁止抛选择题：任何步骤失败后自动修复重试，禁止停下来向用户要选择
7. ⛔ 禁止脚本批量生成（V4.12.5）：禁止编写 Python/Shell/JavaScript 脚本循环调用 p6_generate_one。这不是效率，是偷懒。脚本批量生成的内容必然空洞，质量门禁会拦截，拦截后再重来反而更慢。必须由 LLM 逐条阅读 prompt 后手写生成每个 TP 的用例。orchestrator 会检测调用频率，违规将被拒绝。

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⛔ 入口强制检查：需求载荷是否存在（最高优先级）

此检查在技能触发后第一个动作执行。不通过→立即终止。

✅ 允许继续：用户消息含需求正文 / 含需求附件(.docx/.txt/.pdf) / 明确引用近期需求 ❌ 必须停止："我等会发"、"分析这个需求"(无附件)、仅提及技能名、模糊引用

不通过回复：📋 请先发送需求正文或需求文档，收到后立即开始分析。 通过回复：✅ 需求载荷已收到 | 格式:X | 大小:Y | 📋 即将进入初始化...

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🔴 运行协议

核心原则:orchestrator.py控制流程,Agent只负责执行prompt返回JSON。

6段确认模式:每次「继续」只前进一个段落（绝对禁止连段执行）:

• 用户回复1次「继续」→ Agent只执行下一个段落，执行完立即⏸️停止
• ⛔ 禁止: 用户说1次「继续」Agent连跑多段
• ⛔ 禁止: 看到下一段gate已存在就"继续跑完"
• 每段结束后检查: 是否已输出⏸️？是否已等待「继续」？

📌 __must_emit__ 字段：p2_code_generate / step7_export的stdout包含此字段。Agent必须将MEDIA行复制到回复，同时用 exec cat 展示文件内容。

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🔴 段落边界规则（最高优先级，违反视为流程无效）

规则	说明
⛔ 禁止连段	每段结束→⏸️停止→等「继续」→才读下一段规则文件
⛔ 禁止预读	执行段落N时，禁止读取 rules/paragraph_N+1.md
⛔ 禁止跨段	即使下一段gate已存在，也必须等用户「继续」
🔴 停止锚点	每段规则文件末尾有终止锚点，Agent读到必须停止

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🔴 操作约束矩阵

Step	Agent角色	唯一正确命令
P0	执行者	prep_prompt → 生成JSON → step_run
P1	执行者(分批)	骨架→循环feature→p1_code_merge
P2	观察者	python3 "$ORCH" --action p2_code_generate
P3	执行者	prep_prompt → 生成JSON → step_run
P4	执行者	prep_prompt → 生成JSON → step_run
P5	观察者	python3 "$ORCH" --action p5_code_merge
P6	LLM生成者(⛔禁子Agent)	p6_tp_list→逐条循环(p6_generate_one→完整阅读prompt生成JSON→p6_generate_one --save)→p6_merge 🔴 V4.11.0逐条生成：一次一个测试点，prompt极简(~400B)。Agent完整阅读prompt后生成JSON，字段由代码自动补全
P7	观察者	python3 "$ORCH" --action p7_code_check

Agent只做3类事: ①exec orchestrator命令 ②read prompt并生成JSON write到文件 ③read图片并描述

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🔴🔴🔴 V3.5.2 绝对禁止行为（代码层硬控）

1. 禁止直接写gate文件 — gates/*.pass.json 只能由orchestrator创建
2. 禁止直接写output文件 — p{N}_output.json 只能通过step_run等action写入
3. 禁止直接修改state文件 — orchestrator_state.json 内部修改
4. 禁止import orchestrator — 不允许任何形式导入
5. 禁止跳过orchestrator — 所有步骤必须通过 python3 "$ORCH" --action XXX
6. 禁止伪造执行结果 — error时必须修复重试，不得手动替代
7. Onboarding必须逐步交互 — 3步逐步展示，禁止合并

违反以上任何规则，step7_export会审计拒绝。

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📋 6段执行流程

段落	内容	规则文件	前置Gate	确认点
1	init + onboarding	read rules/paragraph_1.md	—	⏸️
2	step0 + 图片理解	read rules/paragraph_2.md	P0 gate	⏸️
3	P0+P1 + 自动P2	read rules/paragraph_3.md	step0 gate	⏸️
4	P3+P4 + 自动P5	read rules/paragraph_4.md	P2 gate	⏸️
5	P6 用例生成	read rules/paragraph_5.md	P5 gate	⏸️
6	P7 + Excel导出	read rules/paragraph_6.md	P6 gate	🏁

🔴 执行流程（每段通用，严格执行）:

1. 收到用户「继续」→ 查上表找到下一段N
2. read rules/paragraph_N.md → 完整阅读该段规则
3. 严格按规则文件中的指令逐步执行
4. 执行到规则文件末尾的终止锚点 → ⏸️停止
5. 输出「段落N完成，请回复「继续」」
6. 🔴 绝对禁止：读完paragraph_N.md后继续读取paragraph_N+1.md

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🔄 断点续跑

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exec: python3 "$ORCH" --action status

→ 查看已完成的gate pass，从下一个未执行的步骤开始。 → 如果当前段落已有部分gate pass → 阅读该段规则文件，跳过已完成步骤。

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❌ 错误处理

错误类型	处理
gate_blocked	检查缺失的前置步骤，从该步骤重新执行
guard_failed	检查truncation，修复JSON后重试
quality_rejected	按issues和fix_example修复，最多重试2次
timeout	检查文件是否已生成新内容，有则继续，无则重试

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📁 文件结构

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skill_v4/
├── SKILL.md                     ← 本文件（总控路由）
├── rules/
│   ├── paragraph_1.md           ← 段落1规则
│   ├── paragraph_2.md           ← 段落2规则
│   ├── paragraph_3.md           ← 段落3规则
│   ├── paragraph_4.md           ← 段落4规则
│   ├── paragraph_5.md           ← 段落5规则
│   └── paragraph_6.md           ← 段落6规则
├── prompts/                     ← LLM prompt模板
├── tools/                       ← orchestrator.py等工具
├── config/                      ← 配置
└── references/                  ← 参考文档

触发条件

「ai用例生成」「ai需求分析」「req2testcase」「生成测试用例」「分析需求」「拆解功能点」「输出测试点」「需求评审」「PRD转测试用例」

已知限制

• 仅支持中文需求文档（.docx/.txt/粘贴文本）
• 不支持视频/音频需求输入
• PX图片理解依赖腾讯云API（未配置则降级为caption_only）
• LOW模型（MiniMax等）V4.10.0起走窄聚焦模式，用例质量可达可用水平