本文分享了从0到1搭建AI辅助测试体系的实践经验，针对需求缺陷检测、用例生成、缺陷定位和测试报告生成四大场景提出工程化解决方案。通过LLM+RAG技术构建需求缺陷知识库，结合结构化Prompt模板，实现需求潜在缺陷检出率提升39%、用例设计效率提升40%、缺陷定位效率提升25%，测试报告生成从数小时缩短至分钟级。关键经验包括：AI作为辅助工具需与人工评审结合，Prompt需持续优化，知识库数据质量

【摘要】本文分享了电商支付模块测试中的资损风险防控策略。针对优惠叠加计算、支付中断、异常恢复等高危场景，提出"正向+逆向+边界"三维测试方法，通过自动化测试框架(pytest+Allure)实现优惠组合矩阵验证。详细介绍了大促压测方案设计，包括JMeter脚本优化、数据库连接池调整等性能调优手段，以及弱网/中断场景的专项测试方法。实践成果显示，该体系成功拦截5个P0-P1级资损