探索系统
真实系统，设计原型、需求文档、研发代码
=》 领域模型
=》 数据+状态+事件 知识图谱
=》POM，DAG、图数据库、状态机、数学公式 自然语言
南京市长江大桥
去买2个苹果，看到西瓜买1个
测试用例是否使用po不重要，但是在设计阶段领域模型用PO模式很重要
palantir 本体论 数字孪生 数字化
范围
- 研发代码 新版本 老版本 diff =》 understand-anything => 文档
- 变更范围文档 + 文档
- diff 算法diff + ai diff
review智能体
用例生成
- ai生成 推理模型 够用 天生不如mbt全面
- 算法生成 mbt 模型驱动测试 微软spec 华为形式化验证
用例执行
- 用例
- 测试框架 setup teardown suite-setup session-setup 并行 串行 套件组合 参数化。。
- 智能体框架 上下文 工作区 工具 推理步骤 大模型 agent=llm + harness
- 工具 skill mcp cli 状态管理 运行时数据上下文 自动化 断言
- RAG 运行时动态数据上下文（playwright-cli snapshot ） 静态文档RAG
用户入口
- skills 提示词工程 好处简单 缺点默认单智能体成本高 还慢 能力弱 skill-> 智能体/工作流
- 工作流平台 dify 好处是平台化 统一管理 缺点不够灵活 不利于shell bash dify->jenkins->shell ->opencode
- 用户端平台工具 claude code 效能平台 =》 mcp => 工作流平台 =》mcp => service =》 shell => agent
RAG
知识库区分开隔离
- 关键词搜索 skill + grep claude agent =》 grep keyword
- 嵌入检索 embedding dify知识库 受限于top-k 容易遗漏
- 图谱检索 lightrag graphrag v4的功能减去v3的功能 搜索功能周边相关的5个功能
卡帕西 llm wiki
- 素材 docx =》知识库 markdown 图谱 独立 不需要每次运行 只有更新的时候再运行
- 知识库 markdown 图谱 => keyword + vector search + graphrag => 召回准确的上下文 几乎每次运行
- cache prompt cache context cache
