夜雨聆风先明确工具的定位：OpenClaw是提效助手，不是最终交付物。它能帮我们省去80%的基础工作量，但生成的初始用例，必然存在适配性问题，先理清优劣势，调整起来才更有方向。
结构完整：每一条用例都包含「前置条件、操作步骤、预期结果、优先级、所属模块」，不用手动补框架；
覆盖全面：正向流程、边界值、异常输入（空值、超长字符、非法格式）等通用场景，基本不会遗漏；
缺少业务逻辑：AI无法完全吃透公司内部的特殊业务规则（比如风控阈值、权限特殊限制、联动场景的隐藏条件）；
关于这一点，我理解我们的需求文档写的不够详细的原因，现在文档还是产品手搓，在描述上不够细节，无法让AI得到非常全面的信息，人在读的时间也有不明白的地方，何况是AI了。所以，这是我们需要改进的地方。
二、调整用例
调整原则：保留基础框架，聚焦“去冗余、补业务、精细节”，不用从头到尾重写，重点是下面2步。
第一步：去冗余，精简无效用例
批量筛选重复场景：比如“用户名空值校验”，在登录、注册两个模块都生成了，保留核心模块（登录）的1条即可，另一条标记为“冗余，可删除”；
删除无效校验点：比如我们业务中不需要校验“特殊符号输入”，但AI默认生成了，直接批量删除这类与业务无关的用例；
合并相似用例：比如“密码长度6位校验”“密码长度18位校验”（均为边界值），可合并为1条，补充不同边界场景的预期结果，避免重复冗余。
第二步：补业务，完善特殊逻辑
1.核心业务场景的用例在测试中万万不可遗漏，因此需要补全；其实这一步也可以由AI来做，可以把核心业务再喂给AI,让它来拆解和补充，人工来检查下就行了。
2. 涉及到业务特殊规则、联动场景规则等。
三、接口自动化脚本生成
第一步、把详设文档（claude code写的）、gitlab创建的自动化项目地址发给小龙是，发布指令：我用的是python+requests框架设计用例，帮我在这个框架基础上完成所有接口自动化脚本设计。
下面是我之前让小龙虾帮我写的一部分，先让他进行了一遍完整性检查：
检查完毕后，让他帮我把接口用例补齐。几分钟后~~~
然后，我去检查下它写的项目，great!
第二步、我去做了项目配置，只是把测试地址、登录帐密修改一下，其他它什么都不用改。然后运行~~~很好，能执行成功。
就算遇到问题，也可以直接告诉它哪个用例执行失败，它会自行定位、修改、调试成功后通知你。
因此，41个自动化脚本编写工作量从至少2天，变成了现在的10分钟不到，你说香不香？
到目前为止，我使用的还只是皮毛，继续实践才能有更多收获！！
