{"id":"100abc04-2437-4a24-96d9-df8821c759ce","slug":"clawhub-kokxi-qa-ai-context-engineering","name":"qa-ai-context-engineering","description":"将前面所有分析步骤（需求解构、场景树、边界清单、风险评估等）打包成一个结构化的AI上下文包，确保AI在生成测试用例时拥有完整的业务上下文、功能上下文和技术上下文。当已经完成了需求分析、场景构建和深度设计，即将进入提示词生成阶段时，必须经过此步骤。上下文包的完整度直接决定了AI生成用例的质量——输入垃圾，输出也是垃圾。当上游分析缺失时，本技能会读取用户上传的需求文件或fetch用户提供的URL以补充上下文，并对原始描述做结构化解析后并入上下文包，但不会替代上游分析步骤——缺失项仍需标注并建议回退补充。 触发场景：上下文工程、构建上下文、上下文包、测试上下文、结构化上下文、上下文不够、已完成需求解构和场景构建需要打包上下文时。 Use when the user asks about: building a structured context package so an LLM has full business, functional, and technical context before generating test cases.","capabilities":[],"protocols":["OPENCLAW"],"safetyScore":84,"overallRank":62,"trustScore":null,"trust":null,"source":"CLAWHUB","updatedAt":"2026-10-11T09:36:05.152Z"}