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测试同学大概都熟悉这个场景:需求文档一到手,就得人肉把 PRD 一条条翻译成用例表;好不容易写完,接口/UI 自动化脚本又因为一次改版全部失效。我们被这件事折磨了太多年,干脆把整条链路 AI 化做成了平台,今天自荐给大家——WHartTest。 它是一个可自部署的 AI 测试自动化平台(协议为自定义,见仓库 LICENSE),基于 Django + Vue 前后端分离,GitHub 目前 1.1k star。 它主要做三件事: 功能用例…

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测试同学大概都熟悉这个场景:需求文档一到手,就得人肉把 PRD 一条条翻译成用例表;好不容易写完,接口/UI 自动化脚本又因为一次改版全部失效。我们被这件事折磨了太多年,干脆把整条链路 AI 化做成了平台,今天自荐给大家——WHartTest。 它是一个可自部署的 AI 测试自动化平台(协议为自定义,见仓库 LICENSE),基于 Django + Vue 前后端分离,GitHub 目前 1.1k star。 它主要做三件事: 功能用例:上传需求文档(支持在线编辑),AI 结合知识库上下文生成完整用例(前置/步骤/预期),列表 + 思维导图双视图管理 接口自动化:根据接口定义自动生成请求步骤、断言、变量提取与前后置脚本;失败后 AI 读日志和响应定位问题,给出修复方案 UI 自动化:AI 生成页面操作步骤与元素定位,执行时采集日志/截图/视频/Trace,定位失效自动给修复建议 底座是 LangChain/LangGraph 多轮编排 + RAG 知识库(文档分块/向量化/重排)+ MCP 工具调用,另有一个 Skills 技能库,可以装 Playwright 技能让 AI 真正操作浏览器。

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  1. 阮一峰周刊·用户投稿

    2026年10月25日 · 1 次收录

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