这是一份精简版本的UI自动化工程中skill的设计，比之前的四Agent版本更精简，速度更快，token消耗更少。效果方面实测下来也没有消退多少。主要改动是以下两点：把代码搜索、分析、实现都放到生成者里。把验证放到验证者里。只有两个Agent了，更加精简。不再全量分析所有代码，而是在搜索时过滤出与需求相关的代码。下面我先给出提示词，然后再详细讲解。

在知识星球里已经写了很多篇 AI 提效的文章，也搞了几次直播。但可能之前我都是预设所有人都是有一定基础的。所以没有从 0 开始讲解，这导致有些同学有点跟不上。所以这次我决定来一个从 0 开始系列。从最基础最基础的地方开始讲起。PS：这里再推销一下自己的星球，感兴趣的同学在知识星球中搜索：测试发开之路。在 Cursor 的 Agent 模式下，AI 的能力可以通过Skill（技能包）来扩展和规范化。

在知识星球里已经写了很多篇 AI 提效的文章，也搞了几次直播。但可能之前我都是预设所有人都是有一定基础的。所以没有从 0 开始讲解，这导致有些同学有点跟不上。所以这次我决定来一个从 0 开始系列。从最基础最基础的地方开始讲起。PS：这里再推销一下自己的星球，感兴趣的同学在知识星球中搜索：测试发开之路。在 Cursor 的 Agent 模式下，AI 的能力可以通过Skill（技能包）来扩展和规范化。

介绍包含大模型的对话机器人是如何构建和测试的

我个人对未来的判断是这样的：AI 现在势头很猛，但短期内，绝大多数企业仍然需要大量人工来做测试工作，所以也没必要陷入那种"我马上要被替代"的焦虑；但长期看，行业里能留在第一梯队的人，画像基本都是"特种兵+AI"：方向感强、判断准、产出快，AI 是他们的放大器，不是替代品。后续更多精彩教程，可以在知识星球中搜索：测试开发之路最终再重申一遍：以后测试行业能混在第一梯队的人，一定是 特种兵 + AI 的

下周的公开直播要讲如何搭建一个 AI 驱动的 UI 自动化工程。为了这个直播之前在星球里也写了一系列文章进行铺垫了。目前这个 DEMO 工程已经准备好， 放在星球上可下载。知识星球搜索：测试开发之路。

本篇是对之前的性能测试skill和AI生成测试用例的补充。因为skill设计中最重要的，我认为是知识的设计，如何降低大模型的理解成本是重中之重。

今日休假，不加班。家里也没有什么事，算是难得的给自己放空大脑的机会。过去的 1 年多是 AI 爆炸的风口，我们本身就在 AI 领域人的人应该可以体会到这是多么疯狂的一个时期。所有人都在马不停蹄的奔跑，大家怕抢不到这个风口，怕被淘汰，甚至害怕自己的职位被 AI 取代掉。在我星球的小伙伴们， 可以从我更新的速度感受到现在的态势。这里也宣传一下我得星球，知识星球里搜索： 测试开发之路。更多AI测试教程会

Harness设计模式是一种结构化引导AI能力的方法论，通过多Agent协作实现复杂任务。核心包含四个要素：角色边界（每个Agent专注单一职责）、状态机（定义完整工作流程）、产物契约（通过文件传递信息）、护栏规则（明确禁止行为）。相比普通提示词，Harness更适合需要反复执行的复杂工作流，如UI自动化测试。该方法将测试过程分解为分析、实现、验证三个阶段，由不同Agent分工完成，并通过总控层协

本篇是对之前的性能测试skill和AI生成测试用例的补充。因为skill设计中最重要的，我认为是知识的设计，如何降低大模型的理解成本是重中之重。