本仓库用于统一整理我的 AI 项目导航、架构演进脉络和本地实操记录。
这里不存放完整业务代码，主要承担三件事：
- 汇总各个外部项目仓库的入口
- 说明项目之间的继承、拆分和整合关系
- 沉淀本地实践记录、提示词、复盘和方法总结
截至 2026-03-23，当前项目主线已经收敛到 ai-agent-test-platform，其他多个仓库分别承担过工作流验证、平台层封装、LangGraph 封装、部署研究、历史归档和配套基础设施等角色。
| 仓库 | 定位 | 说明 |
|---|---|---|
| ai-agent-test-platform | AI 测试平台主项目 | 当前核心项目，承接平台能力、Agent 场景验证和工程集成 |
| codex_opencode | 工作流实验项目 | 用于模仿 opencode 工作流，沉淀 AI Coding / Agent 协作方式 |
这些仓库本身都做过独立探索，后续能力逐步并入 ai-agent-test-platform：
| 仓库 | 角色 | 当前状态 |
|---|---|---|
| langgraph-agent-studio | LangGraph 架构封装 | 已集成到 ai-agent-test-platform |
| agent_server_try | AI 测试平台的平台层封装 | 已集成到 ai-agent-test-platform |
| my_research_langgraph | LangGraph 企业级部署方案探索 | 已集成到 ai-agent-test-platform |
| AITestLab-archive | 历史版本归档 | 用于保留早期平台演进记录 |
| 仓库 | 定位 | 说明 |
|---|---|---|
| project-file-platform | 小型文件存储服务 | 为平台或实验场景提供文件管理能力 |
| infra-provisioning-hub | AI 辅助环境配置仓库 | 用于部署、环境初始化和基础设施配置实践 |
| 仓库 | 主题 | 说明 |
|---|---|---|
| langgraph-sdk-teach | LangGraph SDK 学习笔记 | 聚焦 SDK 侧能力理解和使用方式整理 |
| langchain_teach | LangChain / LangGraph 学习笔记 | 偏基础学习和概念梳理 |
这些项目不直接属于当前 AI 主线，但能反映测试开发、平台建设和工程能力的基础积累：
| 仓库 | 定位 |
|---|---|
| locust_framework | 基础压测框架 |
| pytest_framework | 自动化测试框架 |
| test_platform | 测试开发平台（前端 TS） |
| flask_platform_srv | 测试平台后端 |
| test_engineer | 测试开发知识总结 |
可以把这批仓库理解成一条逐步收敛的演进链路：
- 先有平台和测试开发方向的长期积累，形成非 AI 项目的工程基础。
- 进入 AI 方向后，围绕平台能力、LangGraph 封装、部署方案、文件服务等做了多仓库探索。
- 再把验证过的能力逐步收敛回
ai-agent-test-platform，形成当前主线项目。 - 同时保留
AITestLab-archive作为历史归档，保留codex_opencode作为 AI Coding 工作流实验分支。
如果只想快速理解当前版图，可以按下面这个顺序看：
- 主线平台：
ai-agent-test-platform - 架构来源：
langgraph-agent-studio、agent_server_try、my_research_langgraph - 配套能力：
project-file-platform、infra-provisioning-hub - 学习沉淀：
langgraph-sdk-teach、langchain_teach - 历史参考：
AITestLab-archive
除了外部仓库导航，这个作品集仓库还保存了围绕 ai-agent-test-platform 的本地实操记录，重点不是重复贴源码，而是沉淀可复用的方法和过程。
索引入口见 my_work_record/README.md。
| 日期 | 主题 | 内容简介 | 文档 |
|---|---|---|---|
| 2026-03-30 | 测试用例平台闭环优化 | 记录测试用例链路如何从 Skills 编排、结果落库一路接到 platform-api 和 platform-web 工作区 | 20260330_requirement_optimize.md |
| 2026-03-23 | AI 辅助部署环境 | 用两轮对话完成环境部署，并整理验证入口 | 20260323_deployment_environment.md |
| 2026-03-14 | 需求分析多智能体 | 从需求文档解析、评审到落库，梳理复杂场景的设计思路 | 20260314_requirement_agent_rd.md |
| 2026-03-12 | Text-to-SQL 智能体 | 记录从阅读代码、设计方案到前后端接入的完整实践 | 20260312_texttosql_rd.md |
- 先看
ai-agent-test-platform，这是当前能力最集中的主仓库。 - 再回看
langgraph-agent-studio、agent_server_try、my_research_langgraph，理解这些能力原本是怎么拆出来的。 - 最后补
AITestLab-archive，看历史版本和演进路径。
- 先从
my_work_record/README.md进入。 - 再看部署文档，先把环境和验证入口跑通。
- 然后看 Text-to-SQL 和需求分析多智能体两个案例，理解从单智能体到复杂场景的设计方法。
- 最后看测试用例平台闭环优化，补齐从运行时方案到平台接入、真实联调的收口过程。
- 外部项目仓库负责承载实际业务代码与完整工程结构。
- 当前作品集仓库负责承载项目地图、演进说明、实操记录和复盘总结。
- 如果后续还有新的实验仓库，建议继续按“是否并入主线”这个维度补充到本 README，避免项目列表越堆越散。