专注于把 AI 能力融入软件测试与工程效率，持续探索接口自动化、E2E 测试、RAG 知识检索和多 Agent 测试编排。
当前公开项目主要围绕三个方向展开：
- 用 Python、Pytest 和 YAML 数据驱动构建可维护的 API 自动化测试框架
- 用 Playwright、POM 和 Claude Code 组织 Web E2E 测试与测试设计流程
- 用 RAG 和 AI 工具提升测试用例生成、知识复用和多平台测试能力
AI for Testing 测试用例生成 · 测试设计 · Agent 编排
Automation API 自动化 · E2E 自动化 · 数据驱动
Engineering Schema 设计 · 平台抽象 · 可维护的测试基础设施
| Project | Description | Stack |
|---|---|---|
| ai-test-case-generator | 面向软件测试设计场景的 AI 测试用例自动生成工具 | Python |
| ai-platform-api-tests | 面向多平台的接口自动化测试框架，统一维护跨平台能力 | Python |
| claude-web-test-harness | 用 Claude Code 驱动“探索页面 → 设计用例 → 写测试 → 审查”的 UI 测试编排骨架 | Python |
| RAG | RAG 知识检索库，同时包含基于 Playwright + POM 的 E2E 自动化测试 | Java · Playwright |
| Pytest-API-Auto | 基于 Python、Pytest 和 YAML 数据驱动的 API 接口自动化测试框架 | Python |
让测试更自动化，让知识更可复用，让工程能力真正服务于交付质量。
欢迎通过 GitHub 交流 AI 测试、自动化工程与质量基础设施实践。
通过真实的 Issue、Pull Request 和持续交付实践，持续积累公开协作记录。
欢迎围绕 AI 测试、接口自动化和 E2E 自动化工程实践交流。