Mirage Flow 构建自动化测试脚本基于UI描述生成Selenium或Playwright代码每次接到新页面的自动化测试任务你是不是也感到头疼打开IDE看着空白的代码文件心里盘算着这个按钮该怎么定位那个输入框的XPath怎么写验证逻辑又该怎么组织光是写一个简单的登录测试可能就要花上大半天时间。现在情况有点不一样了。想象一下你只需要用大白话描述你想测试什么比如“打开购物网站登录账号搜索‘手机’把第一个商品加入购物车然后检查购物车数量”然后工具就能自动帮你生成一套可以直接运行的测试代码。这听起来是不是像测试工程师的“许愿机”Mirage Flow正在让这个想法变成现实。它不是什么魔法而是一个能理解你自然语言描述的AI助手专门帮你把测试场景变成Selenium或Playwright的代码。今天我们就来聊聊怎么用它实实在在地把我们从繁琐的定位器和代码结构编写中解放出来把精力更多地放在设计更全面的测试用例和业务逻辑验证上。1. 告别重复劳动Mirage Flow能解决哪些测试痛点在深入怎么用之前我们先看看它瞄准了哪些让测试工程师们日常“血压升高”的场景。理解了这些你才能更好地把它用对地方。1.1 从“写代码”到“描述场景”的转变传统编写自动化测试脚本尤其是UI自动化测试是一个高度依赖技术细节的过程。你得熟悉浏览器的开发者工具会和复杂的CSS选择器、XPath表达式打交道还要小心翼翼地处理页面加载等待、元素状态判断等问题。一个定位器写错了整个测试就可能失败。Mirage Flow带来的核心改变是改变了交互方式。它让你从与代码编辑器、DOM树“搏斗”的状态中抽离出来转而用更符合人类思维的方式去工作描述意图。你的输入从精确的driver.find_element(By.ID, “submit”)变成了“点击那个蓝色的登录按钮”。工具负责理解你的意图并将其翻译成机器能执行的、健壮的代码。1.2 典型的高价值应用场景那么哪些情况特别适合请出Mirage Flow来帮忙呢我结合自己的经验总结了这么几类快速原型与冒烟测试当你需要为一个新功能或新页面快速搭建一套基础的自动化测试用例验证主要流程是否通畅时。用自然语言描述几个核心场景几分钟内就能得到可运行的代码框架效率提升非常明显。回归测试用例维护页面经常会有小的UI调整比如一个按钮的ID变了一个div的层级结构调整了。手动更新所有相关测试脚本里的定位器非常枯燥且易错。你可以用Mirage Flow重新描述这个页面的操作让它生成新的定位策略往往比手动查找替换更可靠。新手入门与团队规范对于刚接触自动化测试的同事或者需要统一团队的代码风格时Mirage Flow生成的代码可以作为一个很好的学习模板和参考基准。它能展示如何组织Page Object、如何处理等待、如何写断言促进最佳实践的落地。复杂交互流程的脚本编写有些操作涉及鼠标悬停、拖放、新窗口切换、iframe内操作等。这些代码写起来比较繁琐。用语言描述清楚这些步骤让AI来生成可以避免查阅大量API文档的时间。简单来说凡是你觉得“写起来麻烦、重复、容易出错”的UI测试代码部分都可以尝试让Mirage Flow先帮你打个样。它不一定能生成百分之百完美、直接可提交的代码但绝对能成为一个强大的“第一作者”和“效率倍增器”。2. 上手实战如何用自然语言“驱动”Mirage Flow生成代码光说不练假把式。我们直接来看一个完整的例子假设我们要为一个简单的电商网站登录和搜索流程编写测试。2.1 第一步准备你的“场景描述”这是最关键的一步。你描述得越清晰、越具体生成的代码就越精准。别把它当成在和机器对话就想象成你在给一位刚接手任务的测试同事交代测试步骤。一个不太好的描述“测试登录和搜索功能。”这个描述太模糊了。用什么账号登录搜索什么关键词要检查什么结果一个好的描述应该包含这些要素初始状态从哪个页面开始例如“打开主页 https://www.example.com”操作步骤具体点击哪里、输入什么、选择什么。例如“点击右上角的‘登录’链接”“在用户名框输入 ‘test_user’”“在密码框输入 ‘password123’”预期结果操作完成后页面应该发生什么变化或者出现什么元素。例如“登录成功后页面应跳转到用户中心并显示欢迎语 ‘你好test_user’。”后续流程然后接着做什么。让我们组合一个完整的场景描述“首先使用Chrome浏览器打开电商网站主页 ‘https://demo.testfire.net’。在页面右上角找到并点击‘登录’按钮。在跳转的登录页面中向‘用户名’输入框填入‘admin’向‘密码’输入框填入‘admin’然后点击‘登录’表单下的提交按钮。登录成功后验证页面顶部是否出现了‘欢迎admin’的文本。接着在首页顶部的搜索框中输入关键词‘手机’并按下回车键进行搜索。最后在搜索结果页面检查页面标题是否包含‘手机’字样并且至少有一个商品卡片被展示出来。”2.2 第二步与Mirage Flow交互并生成代码现在我们将这段描述提交给Mirage Flow。你需要告诉它一些关键信息测试框架选择是生成SeleniumPython的代码还是PlaywrightPython/JavaScript/Java等的代码两者在API和等待机制上有些不同。浏览器选择通常指定chrome即可。Mirage Flow在接收到你的指令后会进行以下工作语义理解解析你的描述识别出“打开”、“点击”、“输入”、“验证”等关键动作和对象。逻辑串联将这些动作按顺序组织成一个完整的测试流程。代码生成根据你选择的框架调用相应的API生成结构化的测试代码包括必要的导入语句、初始化、操作步骤和断言。以下是根据我们上面的描述可能生成的Playwright (Python) 代码示例import pytest from playwright.sync_api import Page, expect def test_login_and_search(page: Page): # 1. 打开电商网站主页 page.goto(https://demo.testfire.net) # 2. 点击右上角的登录按钮 # 这里假设登录按钮的文本就是“登录” page.get_by_role(link, name登录).click() # 3. 等待登录页面加载并填写表单 # 假设用户名和密码输入框有特定的placeholder或name属性 page.get_by_placeholder(用户名).fill(admin) page.get_by_placeholder(密码).fill(admin) # 点击提交按钮可能是一个type为submit的input或者一个button page.get_by_role(button, name登录).click() # 4. 验证登录成功 # 等待欢迎文本出现 welcome_text page.get_by_text(欢迎admin) expect(welcome_text).to_be_visible() # 5. 在首页搜索框输入关键词并搜索 # 假设搜索框有一个搜索的role或者特定的aria-label search_box page.get_by_role(searchbox) search_box.fill(手机) search_box.press(Enter) # 6. 验证搜索结果 # 检查页面标题 expect(page).to_have_title(containing手机) # 检查至少有一个商品卡片假设商品卡片有特定的类名或测试ID product_cards page.locator(.product-card) expect(product_cards.first).to_be_visible() # 或者断言数量大于0 # assert product_cards.count() 0而如果选择生成Selenium (Python) 代码可能会是这样from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC driver webdriver.Chrome() try: # 1. 打开主页 driver.get(https://demo.testfire.net) # 2. 点击登录按钮 login_link driver.find_element(By.LINK_TEXT, 登录) login_link.click() # 3. 填写登录信息并提交 wait WebDriverWait(driver, 10) username_input wait.until(EC.presence_of_element_located((By.NAME, username))) username_input.send_keys(admin) password_input driver.find_element(By.NAME, password) password_input.send_keys(admin) submit_button driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, input[typesubmit]) submit_button.click() # 4. 验证登录成功 welcome_element wait.until(EC.visibility_of_element_located((By.XPATH, //*[contains(text(), 欢迎admin)]))) assert welcome_element.is_displayed() # 5. 进行搜索 search_box driver.find_element(By.ID, search) search_box.send_keys(手机) search_box.submit() # 6. 验证搜索结果 assert 手机 in driver.title product_items driver.find_elements(By.CLASS_NAME, product-item) assert len(product_items) 0, 未找到任何商品 finally: driver.quit()可以看到Mirage Flow不仅生成了操作步骤还自动添加了基本的等待逻辑和断言这比很多新手写的脚本要健壮得多。2.3 第三步优化与调整生成的代码生成的代码是一个极佳的起点但通常不是终点。你需要扮演“代码审查者”和“调试者”的角色。检查定位器这是最重要的一步。AI生成的定位器如By.LINK_TEXT, “登录”或get_by_role(“link”, name“登录”)是基于它对常见模式的猜测。你需要用浏览器的开发者工具检查目标网站确认这些定位器是否准确、唯一。很可能需要将其调整为更稳定的By.CSS_SELECTOR或By.XPATH。调整等待策略AI通常会加入显式等待如Playwright的expect或Selenium的WebDriverWait但等待的条件和时长可能需要根据实际网络和页面性能进行调整。优化代码结构对于复杂的测试套件你可能需要将生成的代码片段整合到已有的Page Object Model框架中或者添加更多的错误处理和日志记录。补充边缘情况AI生成的是主干流程。你需要考虑并补充各种边界条件比如登录失败、搜索无结果、网络超时等情况下的测试逻辑。这个过程就是从“AI生成草稿”到“工程师打磨成品”的过程。Mirage Flow承担了最耗时、最模式化的初稿工作而你则专注于需要人类判断力和经验的优化部分。3. 进阶技巧如何让Mirage Flow更懂你的网站要让生成的代码命中率更高减少后期调整的工作量你可以主动给Mirage Flow提供更多关于目标网站的信息。3.1 提供页面结构线索在描述场景时可以附带一些关键的HTML属性信息。例如不要只说“点击登录按钮”可以说“点击那个id为‘loginBtn’的蓝色按钮”或者“点击class包含‘primary-btn’的登录按钮”。优化后的描述片段“在导航栏里找到一个data-testid属性为‘nav-search-input’的搜索框在里面输入‘安卓手机’...”这样Mirage Flow在生成代码时就会优先尝试使用你提供的这些更精确的属性来构建定位器生成的代码几乎可以拿来即用。3.2 分步骤生成与组合对于非常长的业务流程不要试图用一个超长的描述让AI生成一整段巨无霸代码。这容易导致AI理解偏差或生成质量下降。更好的策略是分而治之先描述“用户登录”场景生成test_login.py。再描述“用户搜索商品”场景生成test_search.py。最后描述“用户将商品加入购物车”场景生成test_add_to_cart.py。然后你可以手动将这些独立的测试用例组合成一个完整的测试套件或者使用pytest的fixture来管理共享的状态如登录后的page或driver对象。这样不仅生成质量更高也符合测试代码“高内聚、低耦合”的设计原则。3.3 结合Android应用的UI自动化虽然我们主要讨论Web但思路是相通的。对于Android应用的UI自动化使用Appium或UiAutomator你同样可以向Mirage Flow描述你的测试场景。你需要调整描述中的“坐标”将“点击右上角的登录按钮”改为“点击屏幕右上角、文本为‘登录’的按钮”。将“在搜索框输入”改为“在屏幕顶部的、resource-id为‘com.example.app:id/search_bar’的输入框中输入”。将“验证页面标题”改为“验证当前activity是否为‘.MainActivity’或者屏幕上是否出现了‘欢迎回来’的文本”。Mirage Flow如果支持移动端框架就能根据这些描述生成对应的Appium代码。核心逻辑依然是清晰描述“在哪”和“做什么”。4. 总结用下来这段时间我感觉Mirage Flow这类工具确实把自动化测试脚本的编写体验往前推了一大步。它最大的价值不是替代测试工程师而是把我们从大量重复、机械的代码编写中解放出来。以前可能要花一小时写一个流程现在用几分钟描述清楚再花十几分钟检查和调整生成的代码效率的提升是实实在在的。当然它目前还不是“银弹”。生成的定位器需要人工复核复杂的异步逻辑或动态内容处理可能还不够智能。但这恰恰是我们工程师的价值所在——我们负责提供精准的上下文、进行最终的判断和优化并设计那些真正考验业务理解的复杂测试场景。如果你正在被繁重的UI自动化脚本编写工作所困扰或者团队想快速统一测试代码风格我非常建议你尝试一下Mirage Flow。从一个具体的、你最近正在头疼的测试用例开始用自然语言描述它看看生成的代码怎么样。这个过程本身也许就能给你带来一些编写测试的新思路。把它当作一个强大的协作者而不是一个全自动的代码编写器你会收获更多。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
Mirage Flow 构建自动化测试脚本：基于UI描述生成Selenium或Playwright代码
Mirage Flow 构建自动化测试脚本基于UI描述生成Selenium或Playwright代码每次接到新页面的自动化测试任务你是不是也感到头疼打开IDE看着空白的代码文件心里盘算着这个按钮该怎么定位那个输入框的XPath怎么写验证逻辑又该怎么组织光是写一个简单的登录测试可能就要花上大半天时间。现在情况有点不一样了。想象一下你只需要用大白话描述你想测试什么比如“打开购物网站登录账号搜索‘手机’把第一个商品加入购物车然后检查购物车数量”然后工具就能自动帮你生成一套可以直接运行的测试代码。这听起来是不是像测试工程师的“许愿机”Mirage Flow正在让这个想法变成现实。它不是什么魔法而是一个能理解你自然语言描述的AI助手专门帮你把测试场景变成Selenium或Playwright的代码。今天我们就来聊聊怎么用它实实在在地把我们从繁琐的定位器和代码结构编写中解放出来把精力更多地放在设计更全面的测试用例和业务逻辑验证上。1. 告别重复劳动Mirage Flow能解决哪些测试痛点在深入怎么用之前我们先看看它瞄准了哪些让测试工程师们日常“血压升高”的场景。理解了这些你才能更好地把它用对地方。1.1 从“写代码”到“描述场景”的转变传统编写自动化测试脚本尤其是UI自动化测试是一个高度依赖技术细节的过程。你得熟悉浏览器的开发者工具会和复杂的CSS选择器、XPath表达式打交道还要小心翼翼地处理页面加载等待、元素状态判断等问题。一个定位器写错了整个测试就可能失败。Mirage Flow带来的核心改变是改变了交互方式。它让你从与代码编辑器、DOM树“搏斗”的状态中抽离出来转而用更符合人类思维的方式去工作描述意图。你的输入从精确的driver.find_element(By.ID, “submit”)变成了“点击那个蓝色的登录按钮”。工具负责理解你的意图并将其翻译成机器能执行的、健壮的代码。1.2 典型的高价值应用场景那么哪些情况特别适合请出Mirage Flow来帮忙呢我结合自己的经验总结了这么几类快速原型与冒烟测试当你需要为一个新功能或新页面快速搭建一套基础的自动化测试用例验证主要流程是否通畅时。用自然语言描述几个核心场景几分钟内就能得到可运行的代码框架效率提升非常明显。回归测试用例维护页面经常会有小的UI调整比如一个按钮的ID变了一个div的层级结构调整了。手动更新所有相关测试脚本里的定位器非常枯燥且易错。你可以用Mirage Flow重新描述这个页面的操作让它生成新的定位策略往往比手动查找替换更可靠。新手入门与团队规范对于刚接触自动化测试的同事或者需要统一团队的代码风格时Mirage Flow生成的代码可以作为一个很好的学习模板和参考基准。它能展示如何组织Page Object、如何处理等待、如何写断言促进最佳实践的落地。复杂交互流程的脚本编写有些操作涉及鼠标悬停、拖放、新窗口切换、iframe内操作等。这些代码写起来比较繁琐。用语言描述清楚这些步骤让AI来生成可以避免查阅大量API文档的时间。简单来说凡是你觉得“写起来麻烦、重复、容易出错”的UI测试代码部分都可以尝试让Mirage Flow先帮你打个样。它不一定能生成百分之百完美、直接可提交的代码但绝对能成为一个强大的“第一作者”和“效率倍增器”。2. 上手实战如何用自然语言“驱动”Mirage Flow生成代码光说不练假把式。我们直接来看一个完整的例子假设我们要为一个简单的电商网站登录和搜索流程编写测试。2.1 第一步准备你的“场景描述”这是最关键的一步。你描述得越清晰、越具体生成的代码就越精准。别把它当成在和机器对话就想象成你在给一位刚接手任务的测试同事交代测试步骤。一个不太好的描述“测试登录和搜索功能。”这个描述太模糊了。用什么账号登录搜索什么关键词要检查什么结果一个好的描述应该包含这些要素初始状态从哪个页面开始例如“打开主页 https://www.example.com”操作步骤具体点击哪里、输入什么、选择什么。例如“点击右上角的‘登录’链接”“在用户名框输入 ‘test_user’”“在密码框输入 ‘password123’”预期结果操作完成后页面应该发生什么变化或者出现什么元素。例如“登录成功后页面应跳转到用户中心并显示欢迎语 ‘你好test_user’。”后续流程然后接着做什么。让我们组合一个完整的场景描述“首先使用Chrome浏览器打开电商网站主页 ‘https://demo.testfire.net’。在页面右上角找到并点击‘登录’按钮。在跳转的登录页面中向‘用户名’输入框填入‘admin’向‘密码’输入框填入‘admin’然后点击‘登录’表单下的提交按钮。登录成功后验证页面顶部是否出现了‘欢迎admin’的文本。接着在首页顶部的搜索框中输入关键词‘手机’并按下回车键进行搜索。最后在搜索结果页面检查页面标题是否包含‘手机’字样并且至少有一个商品卡片被展示出来。”2.2 第二步与Mirage Flow交互并生成代码现在我们将这段描述提交给Mirage Flow。你需要告诉它一些关键信息测试框架选择是生成SeleniumPython的代码还是PlaywrightPython/JavaScript/Java等的代码两者在API和等待机制上有些不同。浏览器选择通常指定chrome即可。Mirage Flow在接收到你的指令后会进行以下工作语义理解解析你的描述识别出“打开”、“点击”、“输入”、“验证”等关键动作和对象。逻辑串联将这些动作按顺序组织成一个完整的测试流程。代码生成根据你选择的框架调用相应的API生成结构化的测试代码包括必要的导入语句、初始化、操作步骤和断言。以下是根据我们上面的描述可能生成的Playwright (Python) 代码示例import pytest from playwright.sync_api import Page, expect def test_login_and_search(page: Page): # 1. 打开电商网站主页 page.goto(https://demo.testfire.net) # 2. 点击右上角的登录按钮 # 这里假设登录按钮的文本就是“登录” page.get_by_role(link, name登录).click() # 3. 等待登录页面加载并填写表单 # 假设用户名和密码输入框有特定的placeholder或name属性 page.get_by_placeholder(用户名).fill(admin) page.get_by_placeholder(密码).fill(admin) # 点击提交按钮可能是一个type为submit的input或者一个button page.get_by_role(button, name登录).click() # 4. 验证登录成功 # 等待欢迎文本出现 welcome_text page.get_by_text(欢迎admin) expect(welcome_text).to_be_visible() # 5. 在首页搜索框输入关键词并搜索 # 假设搜索框有一个搜索的role或者特定的aria-label search_box page.get_by_role(searchbox) search_box.fill(手机) search_box.press(Enter) # 6. 验证搜索结果 # 检查页面标题 expect(page).to_have_title(containing手机) # 检查至少有一个商品卡片假设商品卡片有特定的类名或测试ID product_cards page.locator(.product-card) expect(product_cards.first).to_be_visible() # 或者断言数量大于0 # assert product_cards.count() 0而如果选择生成Selenium (Python) 代码可能会是这样from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC driver webdriver.Chrome() try: # 1. 打开主页 driver.get(https://demo.testfire.net) # 2. 点击登录按钮 login_link driver.find_element(By.LINK_TEXT, 登录) login_link.click() # 3. 填写登录信息并提交 wait WebDriverWait(driver, 10) username_input wait.until(EC.presence_of_element_located((By.NAME, username))) username_input.send_keys(admin) password_input driver.find_element(By.NAME, password) password_input.send_keys(admin) submit_button driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, input[typesubmit]) submit_button.click() # 4. 验证登录成功 welcome_element wait.until(EC.visibility_of_element_located((By.XPATH, //*[contains(text(), 欢迎admin)]))) assert welcome_element.is_displayed() # 5. 进行搜索 search_box driver.find_element(By.ID, search) search_box.send_keys(手机) search_box.submit() # 6. 验证搜索结果 assert 手机 in driver.title product_items driver.find_elements(By.CLASS_NAME, product-item) assert len(product_items) 0, 未找到任何商品 finally: driver.quit()可以看到Mirage Flow不仅生成了操作步骤还自动添加了基本的等待逻辑和断言这比很多新手写的脚本要健壮得多。2.3 第三步优化与调整生成的代码生成的代码是一个极佳的起点但通常不是终点。你需要扮演“代码审查者”和“调试者”的角色。检查定位器这是最重要的一步。AI生成的定位器如By.LINK_TEXT, “登录”或get_by_role(“link”, name“登录”)是基于它对常见模式的猜测。你需要用浏览器的开发者工具检查目标网站确认这些定位器是否准确、唯一。很可能需要将其调整为更稳定的By.CSS_SELECTOR或By.XPATH。调整等待策略AI通常会加入显式等待如Playwright的expect或Selenium的WebDriverWait但等待的条件和时长可能需要根据实际网络和页面性能进行调整。优化代码结构对于复杂的测试套件你可能需要将生成的代码片段整合到已有的Page Object Model框架中或者添加更多的错误处理和日志记录。补充边缘情况AI生成的是主干流程。你需要考虑并补充各种边界条件比如登录失败、搜索无结果、网络超时等情况下的测试逻辑。这个过程就是从“AI生成草稿”到“工程师打磨成品”的过程。Mirage Flow承担了最耗时、最模式化的初稿工作而你则专注于需要人类判断力和经验的优化部分。3. 进阶技巧如何让Mirage Flow更懂你的网站要让生成的代码命中率更高减少后期调整的工作量你可以主动给Mirage Flow提供更多关于目标网站的信息。3.1 提供页面结构线索在描述场景时可以附带一些关键的HTML属性信息。例如不要只说“点击登录按钮”可以说“点击那个id为‘loginBtn’的蓝色按钮”或者“点击class包含‘primary-btn’的登录按钮”。优化后的描述片段“在导航栏里找到一个data-testid属性为‘nav-search-input’的搜索框在里面输入‘安卓手机’...”这样Mirage Flow在生成代码时就会优先尝试使用你提供的这些更精确的属性来构建定位器生成的代码几乎可以拿来即用。3.2 分步骤生成与组合对于非常长的业务流程不要试图用一个超长的描述让AI生成一整段巨无霸代码。这容易导致AI理解偏差或生成质量下降。更好的策略是分而治之先描述“用户登录”场景生成test_login.py。再描述“用户搜索商品”场景生成test_search.py。最后描述“用户将商品加入购物车”场景生成test_add_to_cart.py。然后你可以手动将这些独立的测试用例组合成一个完整的测试套件或者使用pytest的fixture来管理共享的状态如登录后的page或driver对象。这样不仅生成质量更高也符合测试代码“高内聚、低耦合”的设计原则。3.3 结合Android应用的UI自动化虽然我们主要讨论Web但思路是相通的。对于Android应用的UI自动化使用Appium或UiAutomator你同样可以向Mirage Flow描述你的测试场景。你需要调整描述中的“坐标”将“点击右上角的登录按钮”改为“点击屏幕右上角、文本为‘登录’的按钮”。将“在搜索框输入”改为“在屏幕顶部的、resource-id为‘com.example.app:id/search_bar’的输入框中输入”。将“验证页面标题”改为“验证当前activity是否为‘.MainActivity’或者屏幕上是否出现了‘欢迎回来’的文本”。Mirage Flow如果支持移动端框架就能根据这些描述生成对应的Appium代码。核心逻辑依然是清晰描述“在哪”和“做什么”。4. 总结用下来这段时间我感觉Mirage Flow这类工具确实把自动化测试脚本的编写体验往前推了一大步。它最大的价值不是替代测试工程师而是把我们从大量重复、机械的代码编写中解放出来。以前可能要花一小时写一个流程现在用几分钟描述清楚再花十几分钟检查和调整生成的代码效率的提升是实实在在的。当然它目前还不是“银弹”。生成的定位器需要人工复核复杂的异步逻辑或动态内容处理可能还不够智能。但这恰恰是我们工程师的价值所在——我们负责提供精准的上下文、进行最终的判断和优化并设计那些真正考验业务理解的复杂测试场景。如果你正在被繁重的UI自动化脚本编写工作所困扰或者团队想快速统一测试代码风格我非常建议你尝试一下Mirage Flow。从一个具体的、你最近正在头疼的测试用例开始用自然语言描述它看看生成的代码怎么样。这个过程本身也许就能给你带来一些编写测试的新思路。把它当作一个强大的协作者而不是一个全自动的代码编写器你会收获更多。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
