脚本写 1 天修 3 天？这个开源引擎让你录完即用、坏了自修
Playwright + 本地 AI，从录制到自愈闭环的一站式自动化测试平台。
做过 UI 自动化测试的人都有这种痛：
花一天写脚本，上线后页面改了个 class 名，脚本全挂。再花三天修脚本。
今天推荐的开源项目就是冲着这个痛点来的：Auto_Testing — WebUI 自动化测试引擎 v3.0。
先看核心链路
① 认证管理 → ② 录制脚本 → ③ 执行测试 → ④ 失败诊断 → ⑤ AI自愈修复 → ⑥ 报告输出 → ⑦ 构建部署从登录态管理到测试执行再到失败自愈，完整闭环。三步就能跑起来：
npmrun capture-auth# 第一步：捕获登录态npmrun record# 第二步：录制测试脚本npmstart# 第三步：交互式执行测试一、认证管理：一次登录，永久复用
Playwright 的storageStateAPI，浏览器手动登录一次（支持扫码/MFA/验证码），保存 Cookie + localStorage 到auth.json。后续所有测试自动加载。
智能降级：登录态过期了怎么办？
auth.json不存在 → 自动读环境变量账号密码填写- 已过期 → 自动 reload 恢复会话（最多3次）
- 空壳文件 → 给出明确警告
不需要每次跑测试都手动登一遍。
二、录制引擎：两种模式，总有一种适合你
模式 A：浏览器录制（操作即代码）
打开浏览器，正常操作。点击、输入、跳转实时录制为 Playwright 脚本。
企业级增强：
- Ant Design 全组件兼容（Menu/Dropdown/Cascader/DatePicker/Table 等）
- iframe 穿透录制
- 跨页面持久化录制（新页签无缝衔接）
- 语义化定位器自动
.first()降级，解决 SPA 文本重复问题 - 录制脚本幂等备份
模式 B：AI 生成（描述即脚本）
输入需求描述，AI 自动抓取页面 ARIA 快照，生成带语义化定位器的完整脚本。
支持三种导入格式：
| 格式 | 说明 |
|---|---|
| Markdown | 标准用例结构，AI 兜底解析 |
| Excel | 标准格式 / 零代码操作格式 |
| XMind | 思维导图，星标节点 = 测试用例 |
批量生成时，相同 URL 只抓取一次页面快照，多用例并行生成。
验证码也能处理：内置CaptchaRecognizer，Ollama Vision + Tesseract.js 双引擎智能降级。
三、测试执行器：不只是跑脚本
npm start启动交互式执行引擎：
- 智能文件选择：自动扫描
tests/目录，勾选要执行的测试 - 登录态检测：启动时检查 auth.json 有效性
- AI 按需启用：Ollama 可用则开启自动驾驶，不可用则优雅降级
- 三浏览器引擎：Chromium / Firefox / WebKit 可选
- 三层报告体系：Playwright 原生 + 自定义步骤级 + 多次回放对比
失败后的元素排查工具——这才是精华
测试失败了不是丢给你一堆 log，而是开启交互式排查菜单：
失败定位器: getByTitle('运维人员管理asd') ═══════════════════════════════════════════ 1. 回放到元素位置验证 2. 交互式选取新定位器（完整修复流水线） 3. 查看元素库（智能匹配修复建议） 4. 退出排查，查看报告选择「选项 2」后进入六步闭环修复：
备份脚本 → 自动导航到失败位置 → 交互式选取 → 自动替换定位器 → 重新验证 → 记录到元素库四、AI 自愈：本地模型，数据不出网
三款 Ollama 模型分工协作：
| 模型 | 用途 |
|---|---|
qwen2.5-coder:32b | 脚本生成 + 修复 |
deepseek-r1:14b | 失败诊断（根因分析） |
llama3.2-vision | 验证码识别 |
AI 诊断流程：
- 测试失败 → 提取错误信息
- 读取 ARIA 快照 + 源码片段
- AI 分析根因（元素变更/页面重构/网络超时/登录态失效）
- 输出修复建议（根因 + 置信度 + 代码变更）
- 确认后自动生成修复代码 → 备份 → 写入 → 验证（最多3轮）
全部本地执行。不需要 OpenAI API Key，你的测试数据不会离开你的机器。
五、定位器工具集
- 交互式选取：
pickLocator()+normalize()，自动输出最优定位器 - 批量扫描优化：扫描所有 spec 文件，找出低质量定位器，输出健康度评分
- PO 类骨架生成：选取元素 → 自动生成 Page Object 类代码
六、报告体系
三层报告，覆盖不同需求：
- Playwright 原生报告：Trace Viewer + 视频回放
- 自定义步骤级报告：每个 click/fill/goto 的状态、耗时、截图
- 多次回放对比报告：自动识别「始终通过/间歇失败/始终失败」，颜色编码矩阵
每次运行自动采集：Trace（DOM快照+网络请求） + 视频 + 错误截图。排查问题时不用复现，直接回放。
七、AI Agents 体系
三个 Agent 各司其职：
- Test Generator：自然语言 → 测试脚本，支持零 Token 直接生成（已知定位器不经 AI）
- Test Healer：截图 → ARIA 结构 → 控制台日志 → LLM 诊断 → 修复方案
- Test Planner：页面 DOM 结构 → 测试计划 Markdown
技术栈
- Playwright 1.60：微软出品的浏览器自动化框架
- Ollama：本地大模型运行环境（可选）
- Node.js 18+
为什么推荐它？
市面上自动化测试工具很多，但 Auto_Testing 解决了几个关键问题：
- 录制到执行零摩擦：录完就能跑，不用手动改脚本
- 失败自动修复：页面改版后 AI 自动更新定位器，不用手动改
- 本地 AI，数据安全：不依赖云端 API，政府/金融等敏感场景也能用
- 完整的报告追溯：Trace + 视频 + 截图，一次运行全量采集
- 开源免费：ISC 协议，随便用
适合场景：
- 🧪 日常回归测试
- 🏢 企业内部系统的 UI 自动化
- 🔐 对数据安全要求高的测试场景
- 📊 需要完整测试报告和追溯的团队
快速开始
gitclone https://github.com/DingoNan/Auto_Testing.gitcdAuto_Testingnpminstallnpmrun capture-auth# 捕获登录态npmrun record# 录制第一个脚本npmstart# 交互式执行GitHub 仓库 · ISC 开源协议
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