AI接口自动化
playwright是跑回归的，功能自动化回归比较合适，录完脚本会有擦除的动作，要不然再跑就会报错。
在cursor里点击Open project，选择文件夹新蜂商城第四版 2，如下图：
新蜂商城项目部署文档：
项目概述：
新蜂商城是一个前后端分离的电商系统，由三个独立服务组成：
| 服务名称 | 技术栈 | 端口 | 说明 |
|---------|--------|------|------|
| **newbee-mall-api** | Spring Boot 2.7.5 + MyBatis | 28019 | 后端 API 服务，提供所有业务接口 |
| **newbee-mall-vue3-app** | Vue 3 + Vite 4 + Element Plus | 4173 | 前台商城，面向普通用户 |
| **vue3-admin** | Vue 3 + Vite 2 + Element Plus | 4174 | 管理后台，面向管理员 |
服务依赖关系：
## 🔧 环境依赖
### 后端 API(newbee-mall-api)
| 依赖 | 版本要求 | 说明 |
|------|---------|------|
| **JDK** | 1.8+ | Java 运行环境 |
| **Maven** | 3.6+ | 项目构建工具 |
| **MySQL** | 5.7+ / 8.0+ | 数据库(推荐 8.0) |
| **Spring Boot** | 2.7.5 | 已在 pom.xml 中定义 |
### 前端项目(newbee-mall-vue3-app & vue3-admin)
| 依赖 | 版本要求 | 说明 |
|------|---------|------|
| **Node.js** | 16+ | JavaScript 运行环境（推荐 16.x 或 18.x） |
| **npm** | 8+ | 包管理器（随 Node.js 安装） |
## 📦 部署步骤
### 1️⃣ 数据库准备
首先在cursor里输入创建一个MySQL5.7版本的数据库，一路按照提示装好MySQL
#### 1.1 创建数据库并导入数据
# 登录MySQL：
新开一个cmd窗口，进入D:\mysql-5.7.44-winx64\bin>路径下，输入mysql -h 127.0.0.1 -uroot -p123456，点击回车，如下图：
# 执行 SQL 脚本(在 MySQL 命令行中)
source /path/to/newbee-mall-api/src/main/resources/newbee_mall_db_v2_schema.sql;(如果报错，证明cursor已经帮我执行完了，跳到下一步)
# 验证数据库创建成功
SHOW DATABASES LIKE 'newbee_mall_db_v2';
USE newbee_mall_db_v2;
SHOW TABLES;
**数据库信息**：
- 数据库名：`newbee_mall_db_v2`
- 字符集：`utf8mb4`
- 排序规则：`utf8mb4_general_ci`
### 2️⃣ 后端 API 部署
#### 2.1 修改配置文件
**文件路径**：`newbee-mall-api/src/main/resources/application.properties`
```properties
# 数据库连接地址（修改为服务器 IP）
spring.datasource.url=jdbc:mysql://服务器IP:3306/newbee_mall_db_v2?useUnicode=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&useSSL=false&allowMultiQueries=true&allowPublicKeyRetrieval=true
# 数据库用户名（修改为实际用户名）
spring.datasource.username=root
# 数据库密码（修改为实际密码）
spring.datasource.password=your_password
# 服务端口（可选，默认 28019）
server.port=28019
```
**配置说明**：
- `spring.datasource.url`：数据库连接地址，将 `localhost` 改为服务器 IP
- `spring.datasource.username`：数据库用户名
- `spring.datasource.password`：数据库密码
- `server.port`：后端服务监听端口，前端会调用此端口
#### 2.2 构建项目
```bash
cd newbee-mall-api
# 清理并打包(跳过测试)
mvn clean package -DskipTests
如报错，如下图：
把报错截图发给cursor，让其帮解决，原因很明确：本机没有安装 Maven，或 mvn 不在 PATH 里。在cursor里输入帮我安装Maven并配好PATH，如下图：
如下图：
在执行mvn clean package -DskipTests，如下图：
#### 2.3 启动服务
```bash
# 前台启动(测试用)
java -jar target/newbee-mall-api-3.0.0-SNAPSHOT.jar
出现该页面就可以打开swagger网页了
# 后台启动(生产环境)
nohup java -jar target/newbee-mall-api-3.0.0-SNAPSHOT.jar > api.log 2>&1 &
# 查看日志 tail -f api.log(Windows系统，运行这个命令会报错)
```
前台服务启动后，浏览器里输入http://localhost:28019/swagger-ui/index.html，点击回车，出现如下页面即可：
在新蜂商城第四版 2同级目录新建目录.cursor，再新建文件夹rules，在.cursor/rules而文件夹下新建一个文件api-testing.mdc，结构如下图：
文件内容如下：
不需要参考任何以前api自动化项目实现方式和逻辑，创建一个 Python 接口自动化测试项目api-test，使用 pytest + requests。
项目要求：
1. 创建完整的项目结构
2. 封装 API 客户端，支持登录认证
3. 使用 pytest fixtures 管理测试数据
4. 支持生成 HTML 测试报告
5. 支持参数化测试
6. 包含日志记录
生成api-test项目后，在config目录下的settings.yaml文件里输入如下：
tests下面的用例不好，都删除，cursor里输入跑一下登录测试用例，并打印日志，运行完成后生成一个test_auth.py文件，并显示全部失败了，在测试报告里也能看到。在cursor里输入只运行正常登录用例，并在控制台打印出请求和返回结果，显示1 failed，如下图：
在cursor里输入用户名用13800000000，密码直接用明文123456进行请求，在控制台打印日志，打印日志如下：
在cursor里输入用户名用13800000000，密码直接用e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e进行请求，在控制台打印日志，打印日志如下：
从数据库里查只有两个用户，如下图：
反例都是ok，和接口文档上的错误码保持一致，现在跑一下正例，在cursor里输入{"loginName": "13700002703", "passwordMd5": "25f9e794323b453885f5181f1b624d0b"} 用这个数据请求一下登录用例，如下图：
在cursor里输入如下：
生成的用例包含
1. 正常场景：正确参数返回正确结果
2. 参数验证：缺失参数、错误类型、边界值
3. 权限验证：未登录、无权限、Token 过期
4. 业务逻辑：各种业务状态
自动化测试case必须包含业务断言
打印内容如下图：
case比较别扭，大模型写的case采纳率还是很高的。
登录的话用户名、密码从哪来？
大模型从业务上可以跑注册接口；大模型也可以从数据库里拿到用户名和加密的密码，但是不建议这么干，因为这个项目比较简单；
数据来源：1、内置数据 2、调接口
可以把数据放到配置文件settings.yaml里(内置)；
在settings.yaml文件里把数据提前放进去，哪个接口取哪个数据内置好，做一下说明，给谁去用的(调接口)；
这两类方法都可以，最简单的方式还是内置数据。
在cursor里输入http://localhost:28019/swagger-ui/index.html#/，读取所有接口信息，并把全部接口信息放到config路径下，生成的文档如下图：
这个文件就是对应视频里的openapi.json，生成的数据有点多，在cursor里输入生成新蜂商城前台接口正向用例，每个正向用例只生成一条case，不要生成任何负向case，正常应该把接口文档导出成一个.json文件，打印如下图：
在cursor里输入每个用例加上用例标题，比如登录用例标题为 用正确用户名密码登录，test_mall_address.py、test_mall_cart.py、test_mall_category.py、test_mall_goods.py、test_mall_index.py、test_mall_order.py、test_mall_user.py，运行完每个用例都加了标题；
在cursor里输入在每个用例里，再加上每个接口的请求参数值以及断言内容是什么，可以看到右侧控制台和用例里都加上了请求和断言，如下图：
在test_mall_user.py文件里，有6个正例，对应的接口文档里也有6个接口，能对应上，如下图：
接口开发的时候遵循幂等原则，不是把请求打过去就给我返回ok或success，查数据库如果落库，一系列操作都完成了，才能返回正确的状态码，否则不会返回正确的状态码，业务里返回2000即可。
在cursor里输入只运行test_get_index_infos这个测试用例，在控制台里打印请求和返回结果，返回如下图：
不确定对不对，因为请求的时候要传个token，在cursor里继续输入打印完整的response，显示1 passed，但是没有看到token，在cursor里输入这个接口请求里要求在header里传token，你这次请求的token是从哪来的，没有token是不会成功的，打印如下图：
请求里没带token，不确定是不是接口文档有问题，换个接口，输入只运行test_logout用例，打印如下图：
这个流程是对的，先登录一次拿着token再去登出，先去跑前置依赖的用例再去跑别的用例，接口采纳比较高，接口文档的质量比较高，依赖关系都有说明，提示词丰富大模型生成接口自动化用例质量高。
高质量的接口文档：
1、接口文档每个接口的 url 路径、参数、方法、必须包含
2、请求参数和返回参数 带上解释，每个参数的参数类型、长度 都需要明确(生成异常用例)
3、带上请求示例和返回示例(大模型知道怎么拼请求，返回怎么校验)
4、每个接口带上业务状态码，正确的业务状态码，错误的各种业务状态码(方便断言)
5、header里传什么也需要明确
6、带上接口参数之间的依赖或者解释(生成依赖的时候知道调用顺序是什么)
7、接口名称建议跟实际业务保持一致
8、如果是Swagger、Apifox之类生成接口文档的，要求研发不要魔改接口或者重写接口
在cursor里输入{}openapi.json 基于该接口，先生成接口业务链路场景，只先生成场景，不要生成测试case，链路需要我确认，生成如下图：
正常会生成一个flows文件夹，下面包含两个文件夹，一个是admin，另一个是mall，mall下面有8个yaml文件，如果没有生成，在cursor里输入如下：
在config同级目录下生成一个flows目录，下面生成两个目录，一个是admin目录，一个是mall目录，把上面生成的8个场景写到mall目录下，每个的链路生成一个.yaml文件，把链路写到对应的文件里，每个.yaml文件里包含链路的步骤，如
- id: s1
name: 获取首页数据
description: 轮播图、新品、推荐等
request:
method: GET
path: /api/v1/index-infos
expect:
status_code: 200
result_code: 2000
extract: {}
这种，如果有s2、s3都生成步骤出来，包含上面的字段，expect和extract等
感觉每条链路都挺清晰，也可以合并链路，生成一个长点儿的链路，长的链路如果中间某个接口出问题了，调试比较麻烦，短的链路调试容易些，短和长链路各有好处。
接口文档上没有业务逻辑描述，大模型为什么给我生成了链路，而且还是对的？
因为大模型对常见的业务有比较强的推理能力，因为以前训练的时候有商城的历史数据，知道每个场景，对通用的逻辑有比较强的泛化能力。
链路合并一下，在cursor里输入调整用户类接口场景，register-login-info-改资料-改密码-增/列表/详情/改/默认/删地址-logout，打印出用户的链路，如下图：
因为合并链路，有的链路就被删掉了，整理成一个新的链路，对应的路径如下：
1、POST /user/register(用户注册)
2、POST /user/login(用户登录)
3、GET /user/info(获取用户信息)
4、PUT /user/info(修改资料)
5、PUT /user/password(修改密码)
6、POST /address(新增地址，defaultFlag=0)
7、GET /address(列表里能找到刚加的地址，取出 addressId)
8、GET /address/{addressId}(新增地址详情，详情与新增内容一致)
9、PUT /address(改详细地址，并把 defaultFlag 改为 1)
10、GET /address/default(返回的就是刚改成默认的那条)
11、DELETE /address/{addressId}(删除地址，列表里不再有该 addressId)
12、POST /user/logout(退出，清除 token)
大模型不知道业务逻辑/链路 就给大模型输入
1、人工整理，基于接口去整理，不建议基于前台页面功能去整理(前台页面的功能可能跟接口对应不上) ，业务背景的补充 ----提示词/文件/知识库，不仅仅是提示词，还有可能是文件，写一个文件(config里写个文件)/知识库召回也行，业务场景链路在里面，好处是：
a、不用每次动态注入了；
b、提示词不用上下文，上下文窗口超了，也不影响，一直在文件里；
c、以文件/知识库描述业务链路为依据，大模型不会自由发挥，写了提示词可能会被压缩掉，被干扰，写到文件里就会参考生成业务链路。
2、代码生成，大模型扒代码，生成接口业务逻辑；
在cursor里输入如下：新蜂商城第四版 2 完整、仔细阅读项目代码，分析并整理出项目前台商城的接口业务逻辑调用链路，具体参考下图：
生成如下图：
也可以用@codebase ，cursor自带的，可以@codebase 整理出项目前台商城的接口业务逻辑调用链路，和上面的提示词一样的效果。
在cursor里输入最终分析出来的业务链路有几条，都用中文描述出来，打印如下图
在cursor里输入@codebase 整理出项目前台商城的接口业务逻辑调用链路，生成的链路如下图：
人工整理和代码生成的大同小异
3、要求研发在提供接口文档时候 给出接口业务链路调用逻辑/时序图。有了接口文档+接口业务调用逻辑场景化用例生成还缺少入参值的传递。
steps:
- id: s1
name: 获取首页数据
description: 轮播图、新品、推荐等
request:
method: GET
path: /api/v1/index-infos
expect:
status_code: 200
result_code: 2000
extract: {}
每条链路的yaml文件里，有这个步骤，expect就是断言的内容，如果缺失根据业务逻辑还可以再加；extract是从返回结果里提取什么变量出来，下面这步提取出来变量了，如下图：
这个goodsId，在后面的步骤被引用，用${goodsId}，登录提取出token，供后面步骤使用，如下图：
取出goodsId和token后，下面的步骤就引用它们，如下图：
先生成业务flow
1、flow里定义了用例生成的全部依赖信息、路径、参数、断言、返回结果提取规则以及变量依赖传递
2、方便修改，直接先修改flow文件，效率高很多
3、经验或者规则/记忆的沉淀
生成flow后要生成用例，在cursor里输入基于 C:\api-auto\api-autotest\flows\mall\MALL-01_register_to_logout.yaml 文件生成用户相关业务链路测试case，如果脚本里没有出现各个场景的描述，在cursor里继续输入test_mall_user_flow.py 基于这个文件，把12个节点的名称分别展示在脚本里，运行后在脚本里可以看到所有的节点名称，接下来运行一下该用例，在cursor里输入运行一下该用例，打印出每一个接口的请求以及返回结果，打印在控制台上，如下图：
浙公网安备 33010602011771号