目前正在把自动化平台托管给openclaw，比如测试脚本的生成、自动化报告分析、脚本修复。
接着想让openclaw来生成测试用例，此时就涉及到项目背景、产品业务逻辑、测试用例存储的问题了。
我就直接让龙虾
给方案了(模型是qwen-3.5plus
)：
项目背景 & 业务逻辑 → memory/ + 技能
workspace/
├── memory/
│ └── business-context.md # 产品业务规则、用户故事、边界条件
└── skills/
└── test-generator/ # 自定义技能，定义生成逻辑
└── SKILL.md
这个实现起来比较快，因此我放了一些文档到memory目录里面，也能够正常检索，但是我想以后业务文档量提上去，检索的效果不确定。
接着再去找Gemini给个方案：
业务逻辑的“数字化”：构建知识库 (RAG)
存储内容 | 推荐介质 | 备注
原始 PRD 文档 |Git (Markdown) | 版本管理的基石
业务逻辑检索 | PostgreSQL + pgvector | 既能存业务数据，也能存向量，学习成本最低
测试用例/Midscene脚本| Git (JSON/TS) |与自动化流水线集成
项目的用例大概是2000条左右。期望佬们可以给点意见
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来源: linux.do查看原文