DeepSeek 实战二

一、项目代码研发背景

整套自动化测试框架由本人独立设计，引入 Claude Code + DeepSeek(v4-pro)的AI工具后， 提前两个Sprint(月)完成公司Roadmap的任务。
本次架构重构累计完成优化代码5000+行，重构后代码耦合度大幅降低。

二、架构重构核心思路
1. 统一封装公共 Fixture、页面等待、弹窗清理、用例后置清理逻辑，消除大量重复硬编码；
2. 实现用例上下文隔离，每条测试执行前后重置页面环境，彻底杜绝用例间状态污染；
3. 分层拆解定位器、业务操作、校验逻辑，底层驱动与上层业务流程完全解耦；

三、本次测试报告实际数据
1. 执行总用例：
248 条，测试通过率 96.37%，完整执行时长 4 小时 38 分，全程无程序崩溃、执行中断问题
(tips:业内很少要求这么大量的操作，可选分批执行)

2. 异常分类：
1 条标记产品缺陷实为后端数据数值迭代更新，非程序及自动化Bug；
8 条执行失败记录，因整体执行周期过长，大概率为网络 / 服务临时波动导致，产品真实缺陷概率极低。

四、整体总结
1.本次批量自动化执行流畅稳定，无报告生成失败、进程卡死等异常；
2.5000+行重构代码完成架构升级后，套件耦合度降低、运行效率、稳定性与可维护性同步提升，项目交付效率超额达成预期目标。

配图为企业实战数据(无任何企业信息)。