【技术栈】
主语言 Python/Java，熟练掌握 pytest、Playwright、requests、Allure、Docker、Jenkins、LangGraph、Chrome CDP、MySQL 及 Linux 排障。

【擅长场景】
1. 接口与 Web 端自动化测试体系从 0 到 1 搭建，结合 CI/CD 实现无人值守每日巡检；
2. AI + 测试效能工具研发（自动化测试脚本智能生成、报错自愈与数据闭环）；
3. 金融业务、仓储调度及软硬件集成系统的长链路联调与复杂日志根因定位。

【解决问题】
1. 解决发版人工回归耗时耗力、漏测风险高的痛点，实现每日全量自动化拦截；
2. 解决接口无文档或变动频繁的问题，通过契约比对与多层断言杜绝发版事故；
3. 解决自动化用例编写门槛高、成本大的难题，利用 AI 工具将脚本交付周期从月级大幅缩减至天级。

【项目背景】
金融财富管理业务含 56 个核心业务菜单，传统人工编写自动化脚本周期长（单菜单约 1 个月），难以匹配频繁敏捷发版节奏。

【你的职责】
作为独立设计与开发者，负责基于 LangGraph + Playwright + CDP 打造全链路用例生成 Agent；搭建“执行探勘 -> 报错聚类 -> 自动回环修复”容错机制与测试数据自动隔离闭环。

【结果产出】
1. 工具成功交付并在团队推广使用，将核心菜单脚本交付周期由 1 个月压缩至 4 天，编写人效显著提升；
2. 自动批量生成用例 2000+ 条，经自动校验聚类沉淀 1500+ 条高稳定用例，有效率达 75%，大幅削减自动化沉没成本。