一、项目背景

传统 Web 自动化测试通常会有以下几个问题：

1. 页面变化导致脚本频繁失效

   • UI 元素、DOM 结构、文案变化后，旧脚本容易挂掉
   • 维护成本高，尤其是大规模页面回归时更加明显

2. 前置条件复杂

   • Web 测试往往需要登录、数据准备、页面跳转、权限处理
   • 只靠人工编排很容易遗漏

3. 失败后的人工修复成本高

   • 脚本失败后通常需要人工定位、修复、重跑
   • 对测试开发效率影响很大

4. 测试结果难以沉淀

   • 测试计划、用例、脚本、报告、截图分散在多个地方
   • 难以形成统一资产

基于以上痛点，我独立设计并实现了一套Web 自动化测试智能平台，把大模型、Playwright 和 MCP 能力融合到一起，让 Web 测试从“脚本驱动”升级为“智能体驱动”。

二、项目简述

这个项目的目标是：

让系统自动理解 Web 子功能，自动生成测试计划、测试用例和脚本，自动执行测试，自动识别失败原因，并在可修复场景下自动修复脚本和重新执行。

平台围绕 Web 业务构建了完整的闭环：

• 功能分析
• 前置条件识别
• 元素定位器生成
• 测试计划生成
• 测试用例生成
• Playwright 脚本生成
• 测试执行
• 自动修复
• 报告与截图沉淀

技术上，平台采用：

• DeepAgents 负责工作流编排和决策
• Skills 负责沉淀测试领域知识，按需加载，减少 token 消耗
• Tools 负责数据库、文件、Shell、存储等原子动作
• MCP 接入浏览器自动化能力
• Middleware 负责项目上下文注入和工作区与技能目录隔离
• PostgreSQL + MinIO 完成数据与测试资产存储

三、项目亮点

1. Web 测试全流程智能化

不是只跑一个脚本，而是完成从功能分析、前置条件识别、元素定位器生成、测试计划生成、测试用例生成、测试用例保存、测试脚本生成、测试用例执行、测试用例修复（用例执行失败，判断失败原因）、测试报告生成的全流程闭环。

2. 测试脚本自动修复闭环

当脚本失败后，系统会自动调用 healer 分析错误根因，尝试修复脚本，再重新执行验证，最多重试 3 次。

3. Playwright MCP 集成

通过 MCP 接入浏览器能力，平台可以像测试工程师一样执行页面操作、获取快照、验证文本、处理动态页面。

4. 报告和截图完整沉淀

测试执行后，报告和截图会被自动保存，形成完整的测试证据链。

5. 定位器策略前置

Planner 阶段就要求记录元素定位器，生成阶段直接复用，避免重复探索页面，提高测试稳定性。

6. 测试资产统一管理

测试计划、测试用例、测试脚本、测试报告全部统一落库，便于复用和审计。

四、项目功能展示

在web测试功能界面，点击“AI生成”按钮

在弹窗中输入功能描述，然后点击“开始生成”按钮

页面分析、元素识别和定位器生成、测试计划生成、测试脚本生成、测试用例执行、测试用例错误自动修复、报告输出