为什么团队用了 AI 之后，测试质量反而下降了！
AI提效≠质量提升！本文揭示：AI生成用例虽快，但261条中仅26.4%可直接使用，多数需人工修正甚至完全错误。问题不在AI本身，而在“裸奔式”使用——忽视验证成本、缺失业务上下文、混淆生成与质检。测试人的核心价值正从执行转向判断：AI负责快，人负责对。
设计师与产品经理：快照的流转，快照给谁用，反馈从哪回来
快照在工作流中经过的每个节点都有明确的输入输出契约。上游凭结构、语义、证据三条准入条款把关，三类退回话术构成翻译能力的错题本；下游四种编译产物各归其消费者，三条消费约定、回流修订纪律与消费追踪四信号守住反馈闭环。设计师与产品经理无需等待基础设施，一人即可从单条快照走通完整链路。
