先说结论 
我认为，AI 时代的测试不应该只是点点点，或者让AI写自动化，而是让AI接管整套测试流程，人进行策略调整。 
如果要让 AI 真正自动进行流程验证：需求分析、缺陷定位和回归测试，测试人员至少还需要： 

需求平台的只读权限；
代码仓库的 Reporter 或等价只读权限；
Graylog 的只读查询权限；
测试环境 MySQL 的只读账号；
Grafana 的 Viewer 或等价只读权限；
接口契约和用例平台的读取权限；
需要操作 H5 时的浏览器自动化能力。

这些权限不是为了让测试去改生产代码、改监控看板或修数据，而是为了回答四个以前很难同时回答的问题： 

需求说了什么？代码实现了什么？当前环境实际运行了什么？最终业务数据变成了什么？ 

我做的这个需求测试助手，核心就是让 AI 在这四类信息之间找差异，再让确定性程序执行和留证。 
这套系统实际用了什么
主工程是 Py...