流程变化
从「事后补测试」到「按场景配对三种方式」
速查
- 传统痛点：研发写完丢手工点点 → 甩 QA → QA 当低级 bug 清道夫 → 漏覆盖、回归靠人肉、提测即甩锅
- AI 时代三方式各被增强：手工仍是判断力主场；MCP 新增「AI 直驱浏览器」这件以前做不到的事；AI 写用例让系统性测试从「太贵没人写」变可落地
- 制度可落地了：自测 → 自测报告 → 测试准入这套流程，AI 副手让它执行成本降下来——研发自测兜底，QA 释放到深度验证
- 不是单主线：不要把流程改成「AI 承担用例编写」一条线，三件工具按场景配对才对
- 纪律不变：分层 / 精确到 case / 反向验证 / 回归网 / bug-fail-first，AI 一样要守
传统流程的痛点
先说我以前（也是很多团队现在）的流程长什么样：
研发写完功能
│ 本地手工点几下「能跑就行」
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直接甩给 QA（提测即甩锅）
│
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QA 当「低级 bug 清道夫」：必填没校验、空数据白屏、按钮点了没反应……
│ 这些本该研发自测拦掉的问题，全堆到 QA 头上
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漏覆盖 + 回归靠人肉：改 A 坏 B 没人发现，每次发版重新手工点一遍四个老毛病：
- 研发不自测：本地点几下就提测，低级缺陷全甩给 QA。
- QA 沦为清道夫：精力耗在重复发现「研发本可自查」的问题上，没空做业务语义、探索性、集成的深度验证。
- 系统性测试太贵：精确到 case 的测试计划、五层覆盖、反向验证，写起来太费人，于是「没人写」，覆盖率长期虚低。
- 回归靠人肉：没有回归网，改一处不知道坏没坏别处，每次发版手工重点一遍，又慢又漏。
AI 时代：三种方式各被增强
AI 进来，不是用一种方式取代上面所有环节，而是把三件工具各自往前推了一步——三者平权，各擅其场：
| 老毛病 | 哪种方式来治 | 怎么治 |
|---|---|---|
| 一次性走查、主观体验没人判断 | 手工（判断力主场） | 探索性、UX 好不好用、需求验收走查——AI 替代不了，就该人做，而且做得更专注（低级活被分流走了） |
| 想临时验证但还没写 e2e | MCP + AI 跑 e2e（新能力） | Playwright MCP / Chrome DevTools MCP 让 AI 用自然语言驱动真实浏览器，导航/点击/填表/断言/截图/读 console，「让 AI 自己点点看哪坏」这件以前做不到 |
| 系统性测试太贵没人写 | AI 写框架用例（变便宜） | AI 在懂需求/白盒前提下，按五层 + 提示词工作流写系统化用例，把「太贵没人写」变成「可落地」 |
关键认知
三件工具不是「初级 → 高级」的阶梯，是「不同场景各有最优解」。手工治不了回归网，AI 写用例治不了探索性，MCP 治不了 CI 门禁——配对而非排序。
手工：判断力被释放到该用的地方
AI 把低级缺陷分流走（研发自测 + AI 写用例拦截），手工就不再耗在「必填校验了没」这种事上，而是回到它真正擅长的：探索性地点点看哪里别扭、UX 主观判断、需求验收走查、准入抽查复现。这部分见 手工·场景与阶段。
MCP：新增「AI 直驱浏览器」这件以前做不到的事
这是 AI 时代真正的新能力。以前「探索性自动化」是个空想——你不可能让脚本「自己看着办」。现在 Playwright MCP / Chrome DevTools MCP + skills，让 AI 用自然语言就能开真实浏览器跑流程、读控制台报错、抓网络请求、截图比对。快速冒烟、临时验证、bug 复现，这里 MCP 比框架 e2e 更对。详见 MCP·AI 跑 e2e·场景与阶段。
AI 写用例：系统性测试从「太贵」变「可落地」
精确到 case 的五层测试计划、副作用分支逐个列、安全类 100%、反向验证——这些纪律一直都对，只是以前写起来太费人力，团队就「先欠着」。AI 在懂需求/功能/白盒代码的前提下，按 plan→评审→TDD→自测报告的工作流，能把这套系统化用例真正写出来。但要警惕：AI 会写「看着覆盖、实则不验证」的假绿用例。详见 AI 写框架用例·场景与阶段。
制度终于能落地：自测 → 报告 → 准入
我一直主张的核心制度是「研发自测 → 产出自测报告 → QA 测试准入审查」，但它以前有个执行难题：研发跑全五层、写规范的自测报告，成本不低，容易流于形式。
AI 副手改变了这一点——
研发开发完成
│ AI 按提示词跑五层 + 生成自测报告（成本大降）
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研发自测（L1~L5 应跑层全绿 + 覆盖率达标 + 反向验证）
│ 提测（附自测报告）
▼
QA 测试准入审查（完整性核对 + 抽查复现）
│ 报告不全 / 覆盖率不达标 / 抽查失败 ──▶ 直接退回，不进排期
▼ 准入通过
QA 深度验证（业务语义 / 探索性 / 集成 / 回归）
│ 测出 bug ──▶ 退回研发：补 fail 用例 + 修复 + 重跑受影响层 + 更新报告
▼ 无缺陷
测试通过 → 发布- 研发自测兜底：提测前 AI 帮着把五层应跑层跑全、覆盖率核对、反向验证记录、自测报告生成，低级缺陷在自测阶段就拦掉。
- QA 释放到深度验证：QA 不再当低级 bug 清道夫，准入审查通过后，精力投到业务语义验证、探索性、集成、回归——这些才是人最值钱的地方。
- 报告造假是红线：AI 帮你写报告不等于可以瞎写。声称跑过实际没跑、隐瞒已知问题，按严重流程违规处理；不确定就写「不适用（原因）」，不硬填。
这套提示词工作流（plan→评审→TDD→自测报告→准入→PR review）见 原则与方法。
下一步
- 三方式对比：三方式定义 + 严格中立对比表，每种都有「就该用它」的列
- 原则与方法：三方式通用纪律——一致性/独立性/反向验证/分级覆盖/回归网 + TDD/BDD/五层/准入/提示词工作流
- 手工·场景与阶段：探索性 / UX / 验收走查 / 准入抽查——这些就该手工
- MCP·AI 跑 e2e·场景与阶段：快速冒烟 / 临时验证 / bug 复现——MCP 比框架 e2e 更对
- AI 写框架用例·场景与阶段：系统性覆盖 / 回归网 / TDD / CI 门禁——让系统性测试可落地
- 参考：按场景的三方式决策表 + 原则方法清单 + 提示词工作流速查 + 五层速查