核心定位与用法
test-case-design 是一款面向测试工程师、QA 及研发人员的专项技能，核心能力在于将模糊的需求转化为结构化、可执行的测试用例。其执行流程采用"识别-加载-生成-自查"四步机制：首先根据关键词（如"API 测试""Agent 测试"）智能匹配用例类型；随后自动加载对应的能力文件（接口测试、功能测试、Agent 测试）及平台专项（移动端、小程序、H5、桌面端等）；生成阶段结合规则文件与模板输出标准化用例；最终通过多层检查清单确保覆盖度与质量。
典型使用场景：
- 为新功能模块快速补充测试用例
- 针对接口契约设计边界与异常场景
- 为 AI Agent 设计安全、边界及多轮交互测试
- 跨平台适配时补充移动端特有场景（中断、权限、手势等）
显著优点
1. 场景覆盖全面：从传统功能测试到新兴 AI Agent 测试，从 Web 到移动端、桌面端、小程序，形成较完整的测试场景矩阵。
2. 标准化输出：严格遵循 format-spec.md 的 Markdown 表格格式，便于直接纳入测试管理系统或 Wiki。
3. 分层检查机制：通过 checklist 层级的自查（API/Agent/通用/平台专项），降低用例遗漏风险。
4. 平台专项深度：针对移动端、小程序等平台加载专属能力文件，覆盖网络切换、生命周期、系统权限等易漏场景。
潜在局限与风险
1. 能力边界明确受限：明确不生成测试计划、测试策略、自动化脚本及性能压测方案，需用户自行衔接后续环节。
2. 无安全扫描能力：报告注明"未执行安全扫描"，Agent 安全用例依赖预设模板，无法替代渗透测试或动态安全分析。
3. 平台文件依赖关键词匹配：若用户输入的平台描述与预设关键词偏差较大（如使用"手机网页"而非"H5 测试"），可能无法触发对应专项。
4. 输出质量受输入清晰度影响：模糊需求可能导致用例冗余或场景覆盖不足，需用户补充上下文。
适合人群
- 敏捷团队中需要快速产出用例的测试工程师
- 需补充跨平台专项测试场景的 QA
- 为 AI Agent 设计测试集的研发/算法工程师
- 缺乏系统测试方法论的新手测试人员（可作为学习模板）
常规风险
- 过度依赖风险：用户可能误将其输出视为"完整测试方案"，忽视测试计划、策略层面的规划。
- Agent 安全用例局限性：预设的安全场景可能无法覆盖特定业务逻辑的攻击面，需结合人工安全评审。
- 平台迭代滞后：若平台特性（如小程序新能力）更新快于知识库，可能产生过时用例。