一、核心目标
自动生成、自动取用、自动销毁、自动重置、自动打标、自动同步给 AI 测试平台，杜绝脏数据导致 AI 误判 Bug，提升 AI 测试可靠性。
 
二、1. 测试数据自动化生成
 
（1）接口化造数
搭建测试数据工厂 / 造数平台，对外提供 OpenAPI 接口：
传入参数：用户类型、订单金额、状态、是否异常，后台自动调用后端接口创建用户、订单、支付单、商品；
支持批量造数、构造边界值（最大金额、超长备注、过期单据）、异常数据（非法手机号、重复编号）。
（2）模板化动态生成
预设数据模板：正向模板、边界模板、非法模板、逆向业务模板；
通过代码 / Faker 库自动生成姓名、手机号、地址、编号，自动脱敏；
AI 可根据接口文档自动调用模板生成对应入参数据。
（3）数据库直接构造
通过存储过程、MyBatis、JDBC 脚本批量插入基础数据，用于底层数据一致性校验。
 
三、自动化取用与调度管理
标签化智能检索
每条数据打上标签：接口名、场景类型（正向 / 边界 / 异常）、模块、有效期，AI 执行用例时按标签自动匹配拉取数据。
数据池池化复用
静态基础数据（测试账号、字典、配置）放入公共数据池，多任务循环取用，加占用锁避免并发冲突。
CI/CD 流水线联动
流水线触发测试任务时，前置自动调用造数接口准备整套测试数据，测试执行完毕后置清理。
 
四、自动化环境重置与数据回收
三种自动化回滚方案任选其一
数据库快照自动回滚
每次测试套件执行前自动恢复基线快照，执行后不保留任何业务单据，保证每次执行初始状态完全一致，消除历史脏数据对 AI 判定的干扰。
事务自动回滚
单条用例使用数据库事务，执行完成直接 rollback，不落库，适合接口自动化高频回归。
后置脚本自动删除
动态创建的订单、单据、临时账号，执行结束调用删除接口批量清理。
 
五、自动化生命周期与版本管控
有效期自动失效
临时动态数据设置过期时间，超时自动清理，避免长期堆积脏数据；
版本联动更新
接口变更、需求迭代通过代码 MR 自动检测，同步更新对应数据模板，防止 AI 使用过期无效参数；
失效数据自动清理巡检
定时任务扫描无效数据、作废单据、重复冗余数据，自动归档或删除。
 
六、自动化脱敏与安全管控
造数时自动脱敏：手机号 138****1234、身份证、银行卡掩码处理；
涉密数据禁止入库与投喂大模型，系统自动拦截；
数据调用日志留痕，哪些 AI 任务调用了哪些数据可追溯。
 
七、与 AI 测试平台打通联动
AI 生成测试用例 → 自动调用数据工厂获取对应入参；
自动化脚本执行 → 传入动态生成数据执行断言；
执行失败自动抓取请求报文，归类存入异常样本库，用于后续 AI 模型优化；
数据使用效果回流：频繁报错的数据标记为不稳定样本，自动剔除数据集。