AI能否实现APP自动化测试？「墨迹天气」案例完整验证
APP自动化，真的能被AI接住吗？最近，我们用一款真实App——墨迹天气，完成了从“添加”到“删除”城市的全流程自动化测试。这不是脚本拼接的Demo，而是AI测试智能体像真人一样理解意图、规划路径、执行操作，并生成可回溯的完整报告。本次演示直击一个核心问题：AI能否将测试工程师从重复、明确的执行工作中解放出来？结果，或许比你想象的更近一步。
领域模型图(数据架构/ER图)
本文介绍通过四色原型法构建领域模型，进而提炼ER图的方法。以风控系统为例，依次解析关键流程、识别时标性事件（MI）、参与方（PPT）、角色（Role）与描述（DESC），最终形成数据实体关系图，指导数据架构设计。
数据库设计
本文介绍数据库设计流程，从传统三范式、DDD建模到AI辅助工具应用。通过部门与员工管理案例，演示如何结合页面原型分析表结构，并指出AI分析的局限性，强调人工校验与优化的重要性，最终确保设计符合业务需求。
领域模型图(数据架构/ER图)
数据架构核心输出为ER图，包含实体、关系与属性。通过四色原型法进行领域建模：红色MI表时序事件，绿色PPT为参与方/物品/地点，黄色Role示角色，蓝色DESC提供描述信息。以风控系统为例，从业务流程中提取MI作为骨干，逐步补充PPT、Role和DESC，最终提炼出ER图，明确实体间一对一、一对多或多对多关系，构建清晰的数据模型。（239字）
领域模型图(数据架构/ER图)
通过四色原型法进行领域建模，提取数据架构核心要素：红色时标原型（MI）表征业务流程节点，绿色参与方-物品原型（PPT）作为实体，黄色角色原型（Role）体现参与关系，蓝色描述原型（DESC）定义属性。基于风控系统实例，从业务流程提炼出MI骨架，逐步补充PPT实体与Role角色，最后添加DESC描述信息，进而映射为ER图。其中PPT对应实体，MI对应关系，结合一对一、一对多、多对多约束，构建清晰的数据模型，支撑系统设计与数据库实现。（239字）
领域模型图(数据架构/ER图)
数据架构核心输出为ER图，包含实体、关系与属性，用于构建数据模型。通过业务域分解与领域建模，结合四色原型法（MI红色、PPT绿色、Role黄色、DESC蓝色）抽象业务，逐步提炼系统数据架构。
领域模型图(数据架构/ER图）
本文介绍如何通过四色原型法进行领域建模，构建数据架构中的ER图。基于业务流程提取时标性原型（MI）、参与方-地点-物品原型（PPT）、角色原型（Role）和描述原型（DESC），逐步建立风控系统的领域模型，并最终转化为实体关系图（ER图），实现从业务到数据模型的精准映射。（238字）
领域模型图(数据架构/ER图)
本文介绍如何通过四色原型法进行领域建模，构建数据架构中的ER图。利用时标性（MI）、参与方-地点-物品（PPT）、角色（Role）和描述（DESC）四类原型，逐步从业务流程中提炼实体与关系，最终形成清晰的数据模型，助力系统设计。
