从"人工催办"到"AI 规则驱动"：我们如何解放测试团队的生产力
很多测试同学除了本职工作，还承担着中小型项目的管理工作，却因此成了项目中的"人工待办清单"。 
"人工待办"依赖记忆的流程节点去推动事情，我们发现：测试团队真正该做的测试工作（深度测试、质量分析、风险挖掘），正被流程管理悄悄偷走。
于是，我们打造了这个超轻量的项目管理工具 ，让规则在项目群"主动说话"，将"何时、谁、做什么"标准化，由程序收集信息、提醒推进。
Part 1. 从"混乱的记忆经验"到"动态的客观规则"
认识到"依赖人工待办"的痛点只是第一步。核心挑战是：项目管理本身既有定式又有变化。
- 3 人 3 天的紧急需求，与跨端日常迭代的管理差异？
- 内部协作项目，与外部频繁对接项目的节点区别？
过去，全凭测试负责人的"个人经验"处理，可能出现的结果：
- 小型项目被过度管理，徒增负担；
- 大型项目又管理不足，漏洞百出。
我们意识到，项目管理规则不是统一模板，而是能应对不同"项目参数"的动态规则系统。
搭建这套系统，需围绕项目管理时的具体问题展开： 
据此，我们得出三个解题方向。
1、按项目规模 控制管理粒度
| 项目类型 | 管理策略 | 关键动作 |
|---|---|---|
| 小型需求 | 功能独立，迭代要"快" | 只保留确保质量底线的关键检查点 |
| 中型迭代 | 保证速度 + 强调"稳" | 加入技术评审、联调日会等节点，确保信息同步和风险前置 |
| 大型项目 | 在中型基础上强调"可控"与"对齐" | 增加每日站会、细化联调计划等 |
2、 按项目类型 区分差异节点
- 含客户端项目：增加集测、上线前物料检查、发版等节点
- 涉外部门项目：增加需求串讲、技术方案串讲、测试边界拉齐等节点
3、 四个维度定规则 清晰可落地
| 维度 | 定义 | 示例（测试期每日站会） |
|---|---|---|
| 谁 | 负责人 | 测试负责人 |
| 什么时间 | 触发条件 | 测试期间 |
| 干什么事(以什么标准) | 具体动作 | 固定时间组织站会 会上发言模板：昨日、今日、风险依赖 站会控制时间 |
| 交付什么结果 | 产出内容 | 群内发送站会记录 |
产出结果举例：站会记录要求
- 清晰阐明整体进度是否正常，风险情况（高、中、低、无）
- 若不正常，阐明原因和应对解决方案
- Todo 事项需包含：事项内容、跟进人、解决时间
我们推出一份详尽的项目管理规范，但落地不尽人意 。
比如这份"差点意思"的站会记录：
会议内容
- 测试 A：昨天测首页，好多 bug，图片加载慢、按钮点不动，环境也卡。
- 测试 B：支付模块测一半，开发改了代码没说，之前的测试白做了，今天再重新测。
- 开发 C(临时参会)：A 说的按钮问题不是我写的，没法修，环境卡是运维的事。
- 待办 1：首页图片加载慢、按钮异常、环境卡顿
- 待办 2：支付模块需重新测试
深刻体会到：最难的从来不是"制定规则"，而是"让规则执行"
Part 2. 如何让规则拥有"执行力"？
1、思考：为何落地难？
我们意识到执行问题可能出在三个"人性弱点"与规则的冲突：
- 记忆负担：流程节点多，易遗漏
- 执行成本：写纪要等需额外思考格式，较麻烦
- 缺失监督：无实时客观检查，全靠自觉
我们意识到：
静态文档难以落地，规则必须进化为一个动态的、能够主动驱动行为的工具。
核心问题随之而来：什么样的工具，才能真正具备驱动团队遵守规则的"力"？
2、 改变：融入而非对抗，赋能而非监控
核心思路：必须深度融入大家已经形成习惯的、最自然、最高频的协作场景里。
在我们团队，这个场景就是 "项目群"。几乎所有的项目协作都发生在这里：
- 信息中枢：需求文档、技术方案、测试用例、项目排期等核心资产，都以群公告的形式沉淀
- 协作广场：评审邀约、进度同步、问题讨论、决策拍板，所有沟通都在群聊中实时发生
破局路径由此明确： 以"项目群"为基础，将规则引擎悄无声息地编织进去 。
我们不再要求大家"看文档"，而是让规则在群里"主动说话 "、"主动办事"。
1. 低成本：简单智能交互
关键信息发送至群内周知时，仅需增加 @项目管理助手
- 系统自动识别意图，存储至项目管理表格
- 将接入和信息同步成本降到最低
2. 节点推送：变"人找事"为"事找人"
规则引擎按项目排期自动推送信息：
- 事前提醒 ：
"下个工作日就要进入测试啦，辛苦测试负责人 @xx 申请测试环境，同步至群内并 @项目管理机器人" - 过程赋能 ：
"xxx 环境所部署分支覆盖率不足，请测试负责人 @xx 关注" - 结果校验 ：
"会议纪要内容风险为高，但无原因和对应解决措施"
"项目已上线，但存在未关闭缺陷，请及时关注"
Part 3. 我们是如何实现落地的？
三层框架
1. 交互层：企微群机器人
- 智能机器人：接收群内消息，理解用户意图
- 普通机器人：负责定时消息推送
2. 中间层：转换层
- 将智能机器人接收到的消息传递给 Coze
- 封装代码逻辑供 Coze 调用，实现群推送等功能
3. 执行层：基于 Coze 搭建的自动化流程
-
接收用户消息
- 使用大模型识别意图、提取关键信息
- 评估输入是否符合要求
- 更新至项目管理表格
-
定时推送
- 设置触发器定时执行
- 根据项目管理表 + 当前日期 → 判断节点 → 推送信息
-
通用能力
- 覆盖率获取、静态扫描结果获取等
-
自定义 Coze 插件
- 飞书官方插件不能实现期望功能 → 开发飞书插件并上架商店（复制工作表、Sheet 页、追加数据）
- 飞书官方插件不能实现期望功能 → 开发飞书插件并上架商店（复制工作表、Sheet 页、追加数据）
简单架构图
核心数据表格
| 表名 | 作用 |
|---|---|
| 项目总览表 | 接入表，记录项目关键信息： 群聊 ID、项目名称、项目管理表格（自动创建）、TAPD 地址、群消息机器人 |
| 项目管理表 | 基于 PART1 沉淀的规则，记录项目关键节点与状态 |
具体功能说明
- 自动接入：基于群内标准化输入，自动写入总览表
- 自动更新：用户主动推送信息 → 自动更新项目管理表，无需额外维护
- 定时提醒：需执行动作/关注内容 → 自动 @ 具体人员
- 工具赋能：联动 TAPD、公司平台，通过接口获取节点信息 → Coze 处理 → 推送
- 自动闭环：上线后持续跟进 TAPD 状态和 Bug 情况 → 全部处理后 → 自动标记为"已上线"
落地效果示例
- ✅ 输入信息自动接入
- ✅ 测试进度上报校验 + Bug 情况总结
- ✅ 分支覆盖率结果推送
- ✅ 提前一天事项提醒｜静态扫描结果提醒
大家可能有的小疑问
Q：为什么要用 2 个机器人？
A：受企业微信限制，智能机器人只能被动响应用户主动 @ 的消息，无法主动推送。普通机器人用于定时任务。
Q：为什么不用企业微信文档？
A：企微文档能力受限，且与 Coze 集成弱；而飞书 + Coze 集成成熟，可自行开发插件，灵活度高。
相关资料合集
飞书电子表格 API：open.feishu.cn/document/se...
Coze 基于 API 创建插件：www.coze.cn/open/docs/g...
应用效果
实际反馈：
- "事项并行时，会忘记一些节点。接入后，到关键节点自动提醒，不会忘啦！"
- "Bug 情况的推送很给力，之前总有人不及时解决，需要一直催。现在每天推送后，解决进度都变快了。"
- "各分支的覆盖率是否达标一目了然，再也不用一个个检查了。"
团队建议：
- 对未完成的 Todo 列表进行提醒
- 根据上线计划，Check 是否执行到位（如定时任务是否配置并开启）
- 通过冒烟任务执行情况校验联调进度是否正常
写在最后
这个工具把我们过去靠人脑记忆、靠人工催促的规则，交给了程序。带来切实改变：：
- 不再费心记忆每个时间节点该做什么
- 不用自己一个个查覆盖率、人工汇总 Bug
- 产出内容是否合理，不用组长盯，工具会自动告诉你问题在哪
最重要的是：测试团队终于能把主要精力，逐步放回测试本身。
我们仍在起步阶段，后续将赋能更多流程节点。让项目过程管理越来越轻松。
如果你也受困于"人工待办"，或也想用 Coze 做一些工具赋能，欢迎一起交流！
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