diff --git a/doc/process/weekly/week-11/members/wangzuwang-weekly-summary-11.md b/doc/process/weekly/week-11/members/wangzuwang-weekly-summary-11.md
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--- /dev/null
+++ b/doc/process/weekly/week-11/members/wangzuwang-weekly-summary-11.md
@@ -0,0 +1,173 @@
+# 王祖旺第11周学习总结
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+##  本周完成情况概览
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+###  已完成内容
+1. **大模型API测试理论学习与实践**
+    - 重点学习了大模型API在测试中面临的独特挑战（非确定性输出、延迟等）
+    - 掌握了Prompt测试方法论，能够验证不同提示词对诊断结果的影响
+    - 分析了磁盘满、节点宕机、网络分区等典型故障场景下大模型应有的诊断逻辑
+    - 完成了大模型API测试指南文档
+
+2. **MCP工具链学习与实践**
+    - 研究了MCP协议规范，理解了标准化的工具调用机制
+    - 学习了工具执行失败时的回退机制和错误处理策略
+    - 通过实践产出MCP工具链测试用例集，覆盖查询、修改、删除、添加等操作
+    - 掌握了工具调用安全性和权限控制的基本测试方法
+
+3. **端到端故障处理流程学习**
+    - 学习了完整的故障处理链路：故障注入 → 日志采集 → 大模型诊断 → MCP修复 → 结果验证
+    - 理解了各环节数据传递和状态同步的关键点
+    - 设计了端到端测试场景，准备在实际环境中验证
+
+4. **AI组件专项测试学习**
+    - 在项目智能体未确定的情况下，使用Trea智能体作为替代方案进行测试学习
+    - 掌握了智能体决策逻辑的测试方法，关注决策合理性和一致性
+    - 产出了初步的智能体决策测试方案
+    - 学习了AI系统数据隐私和安全测试的基本要求
+
+###  部分完成/待完善内容
+1. **测试环境配置未完成**
+    - 大模型API测试环境尚未配置完成
+    - 测试数据隔离方案未完全实施
+    - 测试速率限制等控制机制待建立
+
+2. **异常流程处理学习不深入**
+    - 仅简单学习了大模型服务不可用时的降级策略
+    - MCP工具执行失败的重试和回退机制理解尚浅
+    - 网络分区、数据不一致等异常场景测试方案未详细制定
+
+3. **实践验证不足**
+    - 部分学习内容仍停留在理论层面
+    - 端到端流程测试尚未在实际环境中执行
+    - AI组件测试仍使用替代方案，缺乏针对项目特定智能体的测试
+
+
+    
+### 各领域掌握程度评估
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+#### 大模型API测试
+- **掌握状态**：理论基础良好，实践准备中
+- **具体表现**：深入理解了大模型测试的特性，掌握了Prompt测试方法论
+- **能力描述**：能够设计大模型API的功能测试方案，但测试环境搭建和实际执行能力待验证
+
+#### MCP工具链测试
+- **掌握状态**：协议理解清晰，用例设计完整
+- **具体表现**：掌握了MCP工具调用的基本原理和安全测试方法
+- **能力描述**：能够设计全面的工具链测试用例，但实际工具集成测试经验有限
+
+#### 端到端故障处理测试
+- **掌握状态**：流程理解完整，异常处理待深入
+- **具体表现**：掌握了完整的故障处理链路，设计了基础测试场景
+- **能力描述**：具备端到端测试设计能力，但对复杂异常场景的处理测试设计经验不足
+
+#### AI组件测试
+- **掌握状态**：替代方案学习完成，实际项目适配待进行
+- **具体表现**：使用Trea智能体掌握了决策逻辑测试方法
+- **能力描述**：具备AI组件测试的基本思路，但针对项目特定智能体的测试方案需要后续补充
+
+##  问题分析与反思
+
+### 主要学习成果
+1. **测试思维成功转型**
+    - 从传统确定性测试向AI系统概率性测试思维转变
+    - 建立了适应大模型非确定性输出的测试策略
+    - 开始注重系统整体行为而非单一组件的绝对正确性
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+2. **知识体系有效拓展**
+    - 成功将Hadoop测试知识扩展到AI集成测试领域
+    - 理解了MCP协议在大模型与外部工具间的桥梁作用
+    - 建立了从故障检测到自动修复的完整测试视角
+
+3. **学习方法持续优化**
+    - 在缺乏实际项目组件的情况下，积极寻找替代方案学习
+    - 注重理论与实践的结合，虽然实践环节尚有不足
+    - 建立了学习-总结-改进的持续学习循环
+
+### 存在不足与改进方向
+1. **实践环节薄弱**
+    - 理论学习较多，但实际动手操作和验证不足
+    - 测试环境搭建和配置工作滞后
+    - 缺乏真实环境下的测试执行经验
+
+2. **学习深度不均**
+    - 对核心理论理解较深，但对异常处理等边缘场景关注不足
+    - 端到端流程的完整性和异常分支覆盖不全
+    - 安全测试、性能测试等专项测试投入时间有限
+
+3. **项目适配延迟**
+    - 学习内容与项目实际进度存在一定脱节
+    - 使用替代方案学习，与实际项目智能体测试需求有差距
+    - 测试方案需要根据项目具体技术栈进行调整
+
+##  下周学习重点与方向
+
+### 优先级调整建议
+1. **高优先级**：完成测试环境配置，启动实际测试验证
+2. **中优先级**：深化异常流程处理测试，完善边缘场景覆盖
+3. **中优先级**：根据项目确定的智能体技术栈，调整测试方案
+4. **低优先级**：补充安全测试、性能测试等专项测试内容
+
+### 具体改进措施
+1. **加强实践环节**
+    - 优先完成大模型API测试环境配置
+    - 在测试环境中执行端到端流程验证
+    - 记录实践过程中的问题和解决方案
+
+2. **深化异常处理测试**
+    - 详细制定各种异常场景的测试方案
+    - 学习故障注入技术，模拟真实异常情况
+    - 验证系统在各种异常下的容错和恢复能力
+
+3. **提升项目适配度**
+    - 跟进项目技术选型进展，及时调整测试方案
+    - 与开发团队协作，了解智能体实现细节
+    - 制定针对项目特定需求的测试计划
+
+##  经验总结与启示
+
+### 成功经验
+1. **主动学习态度**
+    - 在项目组件未确定时，主动寻找替代方案进行学习
+    - 积极将理论知识与测试实践结合思考
+    - 保持对新技术的敏感度和学习热情
+
+2. **系统化学习思维**
+    - 注重知识体系的完整性和系统性
+    - 能够从点到面，建立完整的测试框架
+    - 在技术广度拓展的同时保持核心深度
+
+3. **文档化工作习惯**
+    - 及时记录学习成果和测试方案
+    - 建立了个人AI测试知识库
+    - 为团队知识共享和项目交付积累了素材
+
+### 改进方向
+1. **平衡理论与实践**
+    - 在理论学习的同时加强动手实践
+    - 建立更紧密的理论与实践反馈循环
+    - 注重学习成果的实际应用效果
+
+2. **提高学习效率**
+    - 优化学习时间分配，优先保证核心内容深度
+    - 建立更有效的学习目标管理机制
+    - 加强学习计划的弹性和适应性
+
+3. **加强项目对接**
+    - 更紧密地跟进项目技术进展
+    - 提高学习内容与项目需求的匹配度
+    - 建立更有效的团队沟通和协作机制
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+##  总体评价与展望
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+本周是大模型和AI组件测试学习的起步周，在理论基础和测试方法论方面取得了扎实进展，成功建立了AI系统测试的基本框架和思维模式。虽然在实践环境和项目适配方面存在不足，但明确了具体改进方向，为后续深入学习奠定了良好基础。
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+**最大的收获**：成功构建了从传统软件测试向AI系统测试转型的思维框架，理解了大模型集成测试的独特挑战和方法。
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+**最重要的认识**：AI系统测试需要在概率性思维和确定性验证间找到平衡，测试环境配置和实际验证是理论学习的重要补充。
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+期待在下周的学习中，能够完成测试环境搭建，深化异常处理测试，并根据项目实际进展调整优化测试方案，真正将所学知识转化为项目质量保障的实际能力。
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+---
+**总结人**：王祖旺  
+**总结时间**：第11周末
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@@ -0,0 +1,227 @@
+# 王祖旺第12周个人学习计划
+
+## 本周核心目标
+- 【高优先级】完成大模型API测试环境搭建与基础验证
+- 【高优先级】深化端到端故障处理流程的实际测试
+- 【中优先级】建立针对项目特定智能体的测试方案
+- 【中优先级】完善测试自动化框架，提升测试效率
+- 【低优先级】学习测试效能提升与团队协作方法
+
+## 每日计划分解
+
+### 周一：测试环境配置与基础验证
+**时间**：19:00-22:00
+
+#### 任务1：大模型API测试环境完整配置（1.5小时）
+**具体行动**：
+1. 申请项目所用大模型API的测试访问权限
+2. 配置API密钥管理和安全存储方案
+3. 设置测试数据隔离环境，避免训练数据污染
+4. 配置请求频率限制和成本控制机制
+5. 验证测试环境连通性和基础功能可用性
+
+**产出**：可运行的大模型API测试环境
+
+#### 任务2：基础功能验证测试（1小时）
+**测试内容**：
+1. 验证API基本调用：测试简单的Prompt-Response流程
+2. 测试故障诊断基础功能：使用标准测试用例验证诊断准确性
+3. 验证响应格式一致性：确保返回数据符合预期结构
+4. 测试错误处理机制：模拟API限流、超时等异常情况
+
+**产出**：基础功能验证测试报告
+
+#### 任务3：环境问题排查与优化（0.5小时）
+**具体行动**：
+1. 记录环境配置过程中的问题和解决方案
+2. 优化测试环境配置，提升测试执行效率
+3. 建立环境健康检查清单
+4. 准备测试环境备份和恢复方案
+
+**产出**：测试环境运维指南
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+---
+
+### 周二：端到端流程深度测试
+**时间**：19:00-22:00
+
+#### 任务1：关键故障场景完整验证（1.5小时）
+**测试场景**：
+1. **DataNode磁盘满**：模拟磁盘空间不足，验证完整恢复流程
+2. **节点宕机检测**：模拟节点离线，验证故障识别和重启流程
+3. **网络分区处理**：模拟网络异常，验证系统容错机制
+
+**测试方法**：
+1. 故障注入：使用工具模拟真实故障场景
+2. 流程追踪：监控从故障检测到修复的完整链路
+3. 结果验证：检查系统状态是否恢复正常
+4. 数据一致性验证：确保修复过程不影响数据完整性
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+**产出**：关键场景端到端测试报告
+
+#### 任务2：异常流程深入测试（1小时）
+**测试重点**：
+1. 大模型服务不可用时的系统行为验证
+2. MCP工具执行失败的重试和回退测试
+3. 多故障并发处理的正确性验证
+4. 修复过程中新故障出现的处理逻辑
+
+**测试方法**：
+1. 模拟各种异常组合场景
+2. 验证系统的容错和恢复能力
+3. 测试故障优先级和调度逻辑
+4. 检查系统日志和告警机制
+
+**产出**：异常处理能力测试报告
+
+#### 任务3：性能基准测试（0.5小时）
+**测试内容**：
+1. 测试端到端故障处理时间基准
+2. 验证系统资源使用效率
+3. 测试并发故障处理能力
+4. 建立性能基线用于后续回归测试
+
+**产出**：系统性能基准报告
+
+---
+
+### 周三：项目特定智能体测试
+**时间**：19:00-22:00
+
+#### 任务1：智能体架构理解与测试分析（1.5小时）
+**具体行动**：
+1. 学习项目智能体的具体架构设计
+2. 分析智能体与MCP工具链的集成方式
+3. 理解智能体的决策逻辑和约束条件
+4. 识别智能体测试的关键风险点
+
+**产出**：智能体测试需求分析文档
+
+#### 任务2：决策逻辑专项测试（1小时）
+**测试重点**：
+1. 不同故障场景下的决策正确性验证
+2. 风险评估和修复优先级判断测试
+3. 多目标优化决策的一致性测试
+4. 边界条件和异常输入的决策处理
+
+**测试方法**：
+1. 设计决策测试矩阵，覆盖典型场景
+2. 使用决策树分析智能体的判断逻辑
+3. 验证决策的可解释性和一致性
+4. 测试决策的稳定性和可靠性
+
+**产出**：智能体决策逻辑测试方案
+
+#### 任务3：集成接口测试（0.5小时）
+**测试内容**：
+1. 智能体与数据采集模块的接口测试
+2. 智能体与大模型API的集成测试
+3. 智能体与MCP工具链的调用测试
+4. 整体系统状态同步和一致性验证
+
+**产出**：智能体集成接口测试报告
+
+---
+
+### 周四：测试自动化与效能提升
+**时间**：19:00-22:00
+
+#### 任务1：自动化测试框架增强（1.5小时）
+**具体行动**：
+1. 集成AI组件测试到现有自动化框架
+2. 实现大模型API的Mock和Stub测试
+3. 开发端到端流程的自动化测试脚本
+4. 完善测试数据生成和管理工具
+
+**产出**：增强的自动化测试脚本集
+
+#### 任务2：持续集成流程优化（1小时）
+**优化内容**：
+1. 在CI流水线中集成AI组件测试
+2. 实现测试环境的自动部署和清理
+3. 优化测试执行效率和并行策略
+4. 完善测试结果报告和分析功能
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+**产出**：优化的持续集成配置
+
+#### 任务3：测试效率工具开发（0.5小时）
+**工具开发**：
+1. 开发测试数据快速生成工具
+2. 实现测试场景配置管理工具
+3. 开发测试结果可视化工具
+4. 创建测试知识库管理工具
+
+**产出**：测试效率提升工具集
+
+---
+
+### 周五：测试体系完善与知识沉淀
+**时间**：19:00-22:00
+
+#### 任务1：测试策略与方法论总结（1.5小时）
+**总结内容**：
+1. 梳理AI系统测试的方法论和最佳实践
+2. 总结大模型集成测试的经验和教训
+3. 建立针对智能体系统的测试策略
+4. 完善测试质量评估和度量体系
+
+**产出**：AI系统测试方法论总结
+
+#### 任务2：测试文档完善与知识库建设（1小时）
+**具体行动**：
+1. 完善测试用例文档和测试报告模板
+2. 建立测试问题知识库和解决方案库
+3. 创建团队测试知识共享平台
+4. 编写测试培训材料和操作手册
+
+**产出**：完善的测试文档体系
+
+#### 任务3：下周学习计划制定（0.5小时）
+**计划制定**：
+1. 基于本周进展和项目需求调整学习重点
+2. 识别技能短板和需要深入学习的领域
+3. 准备学习资源和实践环境
+4. 设定具体的学习目标和里程碑
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+**产出**：第13周学习计划草案
+
+## 学习策略与重点
+
+### 实践导向原则
+- 以实际测试验证为主要学习方式
+- 注重解决实际项目测试中的问题
+- 建立从学习到应用的快速转化机制
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+### 风险驱动测试
+- 聚焦项目关键风险点的测试验证
+- 优先测试影响系统可靠性和安全性的功能
+- 建立基于风险的测试优先级排序
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+### 持续改进思维
+- 注重测试过程的持续优化和改进
+- 建立测试效能度量和评估机制
+- 培养系统性思考和问题解决能力
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+## 预期产出物
+1. 完整可用的测试环境和配置文档
+2. 端到端流程深度测试报告
+3. 项目特定智能体测试方案
+4. 增强的自动化测试框架和工具
+5. AI系统测试方法论总结
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+## 成功标准
+- ✅ 完成大模型API测试环境搭建和基础验证
+- ✅ 执行关键故障场景的端到端完整测试
+- ✅ 建立针对项目智能体的专项测试方案
+- ✅ 完善自动化测试框架，提升测试效率
+- ✅ 总结AI系统测试方法论，建立知识体系
+
+## 风险评估与应对
+1. **技术集成复杂度风险**
+    - 应对：提前了解技术栈，准备替代测试方案
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+2. **测试环境稳定性风险**
+    - 应对：建立环境监控和快速恢复机制
+
+3. **时间安排紧张风险**
+    - 应对：优先保证核心测试任务的完成
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