用途：在制定测试策略、分配测试资源、确定自动化顺序或论证测试覆盖决策时，按风险高低安排测试投入，让有限时间集中在最关键区域。
主要能力：对每个组件识别风险，用1-5分评估发生概率与影响；按分数划分优先级：Critical（20+）、High（12-19）、Medium（6-11）、Low（1-5）。据此分配测试精力：Critical占60%，High占25%，Medium占10%，Low占5%。测试深度也按风险分级：Critical采用全面测试与多种技术，High采用彻底测试并优先自动化，Medium采用标准测试与基础自动化，Low仅做冒烟或探索性测试。
使用方式：以Task形式调用qe-test-generator，按critical、high、medium、low分别指定features、depth和techniques；调用qe-regression-risk-analyzer更新风险分数，例如生产事故会提高风险等级；可结合ML分析，用代码变更、历史缺陷等因素（复杂度、变更频率、作者经验、文件年龄）预测每文件风险。还可通过FleetManager以risk-based-testing策略协调qe-regression-risk-analyzer、qe-test-generator、qe-production-intelligence、qe-quality-gate等代理，采用顺序拓扑。在CI/CD中可运行aqe risk-analyze --changes，并按风险结果执行npm run test:critical、npm run test:high或npm run test:smoke。记忆命名空间为aqe/risk-based/，用于存放风险评分、历史缺陷、生产数据和覆盖映射。
适用场景：冲刺或发布测试策略规划、决定先自动化什么、分配有限测试时间、论证覆盖决策。
限制：资料未提供具体安装命令、平台支持范围、收费方式、性能保证或ML模型的实际准确率验证；示例中的95%准确率仅为资料给出的输出说明，未提供独立验证。相关技能包括agentic-quality-engineering、context-driven-testing、regression-testing、shift-right-testing。