Open-AutoGLM项目衍生自研app测试思路

一、自研app测试思路

1、测试人员将自研app每个页面转化为结构化描述，输出XML/JSON格式文件；
2、调用deepseek api理解测试用例，输出具体操作命令与断言；
3、调用Android自动化测试框架，执行具体操作命令及断言，生成测试报告。
二、详细实施方案

阶段1：页面结构化描述（核心基础）

python

1. # 建议的页面描述格式
2. {
3.   "page_id": "com.example.app.HomeActivity",
4.   "page_name": "首页",
5.   "version": "1.2.3",
6.   "elements": {
7.     "login_button": {
8.       "type": "BUTTON",
9.       "resource_id": "com.example.app:id/btn_login",
10.       "xpath": "//android.widget.Button[@text='登录']",
11.       "text": "登录",
12.       "bounds": [100, 200, 300, 250],
13.       "attributes": {
14.         "clickable": true,
15.         "enabled": true,
16.         "visible": true
17.       }
18.     },
19.     "username_input": {
20.       "type": "EDIT_TEXT",
21.       "hint": "请输入用户名"
22.     }
23.   },
24.   "transitions": {
25.     "click_login_button": "com.example.app.LoginActivity",
26.     "swipe_left": "com.example.app.NextPageActivity"
27.   }
28. }

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阶段2：AI理解与指令生成

python

1. # Prompt工程示例
2. prompt_template = """
3. 你是一个Android测试专家。根据以下信息生成测试操作序列：
5. 页面结构：
6. {page_structure}
8. 测试用例：
9. {test_case}
11. 可用操作类型：
12. 1. click(element_id) - 点击元素
13. 2. input(element_id, text) - 输入文本
14. 3. swipe(direction) - 滑动
15. 4. assert_exists(element_id) - 断言元素存在
16. 5. assert_text(element_id, expected_text) - 断言文本
18. 请以JSON格式输出操作序列：
19. {
20.   "steps": [
21.     {"action": "click", "target": "element_id", "params": {}},
22.     {"action": "input", "target": "element_id", "params": {"text": "value"}},
23.     {"action": "assert_text", "target": "element_id", "params": {"expected": "value"}}
24.   ]
25. }
26. """
28. # 调用DeepSeek API
29. response = deepseek.chat.completions.create(
30.     model="deepseek-chat",
31.     messages=[
32.         {"role": "system", "content": "你是一个专业的测试工程师"},
33.         {"role": "user", "content": prompt}
34.     ]
35. )

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阶段3：执行引擎设计

python

1. class TestExecutor:
2.     def __init__(self, page_repository, test_framework):
3.         self.pages = page_repository  # 页面描述存储
4.         self.driver = test_framework  # Appium/UIAutomator2驱动
5.         
6.     def execute_test(self, test_case):
7.         # 1. 解析测试用例
8.         operations = self.generate_operations(test_case)
9.         
10.         # 2. 执行每个步骤
11.         for step in operations["steps"]:
12.             self._execute_step(step)
13.             
14.     def _execute_step(self, step):
15.         action = step["action"]
16.         target = step["target"]
17.         
18.         # 查找元素定位器
19.         element_info = self._find_element(target)
20.         
21.         # 执行操作
22.         if action == "click":
23.             self.driver.click(element_info["xpath"])
24.         elif action == "input":
25.             self.driver.send_keys(element_info["xpath"], step["params"]["text"])
26.         elif action == "assert_exists":
27.             assert self.driver.find_element(element_info["xpath"]), "元素不存在"

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三、企业级增强功能

1. 测试用例管理系统

yaml

1. # 测试用例描述文件（YAML格式）
2. test_case:
3.   id: TC001
4.   name: 用户登录测试
5.   priority: P0
6.   preconditions:
7.     - 应用已安装
8.     - 网络正常
9.   steps:
10.     - description: 点击登录按钮
11.       action: click
12.       target: login_button
13.     - description: 输入用户名
14.       action: input
15.       target: username_input
16.       value: "testuser"
17.     - description: 输入密码
18.       action: input
19.       target: password_input
20.       value: "Test123!"
21.     - description: 点击登录确认
22.       action: click
23.       target: confirm_button
24.   validations:
25.     - description: 登录成功
26.       action: assert_text
27.       target: welcome_message
28.       expected: "欢迎，testuser"

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2. 智能测试数据生成

python

1. # 利用LLM生成测试数据
2. def generate_test_data(test_scenario):
3.     prompt = f"""
4.     为以下测试场景生成合适的测试数据：
5.     场景：{test_scenario}
6.    
7.     要求：
8.     1. 边界值
9.     2. 特殊字符
10.     3. 格式验证
11.    
12.     输出JSON格式：
13.     {{
14.       "normal_cases": [],
15.       "edge_cases": [],
16.       "invalid_cases": []
17.     }}
18.     """
19.     return call_llm_api(prompt)

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3. 自适应测试策略

python

1. # 根据代码变更自动生成测试
2. class AdaptiveTestGenerator:
3.     def generate_tests_for_change(self, git_diff):
4.         # 分析代码变更影响范围
5.         impacted_components = self.analyze_impact(git_diff)
6.         
7.         # 推荐测试用例
8.         recommended_tests = []
9.         for component in impacted_components:
10.             # 查找相关页面
11.             related_pages = self.find_related_pages(component)
12.             # 生成测试用例
13.             tests = self.generate_component_tests(related_pages)
14.             recommended_tests.extend(tests)
15.         
16.         return recommended_tests

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四、实施路线图

阶段1：基础框架搭建（1-2周）

• 建立页面描述规范
  
• 实现简单的操作执行器
  
• 集成DeepSeek API基础调用
  

阶段2：核心功能完善（2-3周）

• 添加断言机制
  
• 实现测试报告生成
  
• 增加失败重试机制
  
• 添加截图和日志记录
  

阶段3：企业级功能（3-4周）

• 集成CI/CD（Jenkins/GitLab CI）
  
• 添加并发测试支持
  
• 实现测试用例管理界面
  
• 添加性能监控
  

阶段4：智能化增强（持续）

• 自动探索测试
  
• 异常模式学习
  
• 测试用例优化推荐
  

五、关键技术选型建议

 组件推荐技术理由测试框架Appium + Pytest社区活跃，支持丰富页面管理YAML + SQLite易读易维护报告生成Allure美观专业CI/CD集成Jenkins 或 GitHub Actions灵活可靠监控Prometheus + Grafana可视化好六、特别注意事项

1. 元素定位策略

python

1. # 多策略定位，提高稳定性
2. def locate_element(element_info):
3.     strategies = [
4.         lambda: driver.find_element_by_id(element_info["resource_id"]),
5.         lambda: driver.find_element_by_xpath(element_info["xpath"]),
6.         lambda: driver.find_element_by_accessibility_id(element_info["content_desc"]),
7.         lambda: find_element_by_image(element_info["image_template"])  # 图像备用
8.     ]
9.    
10.     for strategy in strategies:
11.         try:
12.             return strategy()
13.         except:
14.             continue
15.     raise ElementNotFoundError()

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2. 测试数据管理

• 敏感数据隔离（使用环境变量）
  
• 测试数据工厂模式
  
• 数据清理机制
  

3. 可维护性设计

• 页面对象模型（Page Object）
  
• 操作链模式（Builder Pattern）
  
• 配置文件外部化
  

七、预期收益

• 效率提升：测试用例编写时间减少60-80%
  
• 覆盖率提高：AI可发现更多边界情况
  
• 维护成本降低：页面变更只需更新描述文件
  
• 快速反馈：集成CI后每次提交自动测试
  
• 知识沉淀：测试用例成为团队共享资产
  

总结建议

• 从小模块开始：先在一个核心流程（如登录）验证可行性
  
• 建立页面库：积累页面描述，形成资产
  
• 逐步替换：逐步替换现有的脚本化测试
  
• 关注ROI：记录时间节省和缺陷发现数据
  
• 团队培训：建立规范和最佳实践
  

这个方案最大的优势是：既利用了AI的理解能力，又保持了传统自动化的稳定性和可控性。对于有一定规模的自研App团队，这是非常值得投入的方向。

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