大家在推动团队的接口自动化测试体系升级过程中,是否遇到过这样的问题:在使用Postman编写接口前置与后置脚本需要依赖Javascript,虽然看似是一个细枝末节的问题,但实际落地时,它所带来的效率瓶颈与协作障碍,远比预期严重,给后端开发和测试统统造成困扰。
本文我们结合 Apipost 的实际落地案例,详细分析脚本编写中存在的共性痛点,评估 Apipost「AI 生成脚本」所带来的实际价值,并以 Postman 作为参照,系统对比两种工具在“脚本生成友好度”上的差异,希望对后端开发同行有所启发和帮助。
一个手机号变量引发的协作问题
一个典型接口场景:
-
注册接口需要动态生成一个符合规则的手机号;
-
同时,这个手机号后续会传入多个接口中,作为全链路身份标识。
在使用 Postman 的过程中,有后端开发手动写了这样一个前置脚本:
const phone = '13' + Math.floor(Math.random() * 1000000000);
pm.environment.set('test_phone', phone);
对于熟悉 JS 的开发人员来说,这段脚本非常简单。但问题是,如果接口测试由后端和测试人员共同维护,而测试同学并不具备编程能力的前提下,这个脚本,在他们眼里可能就是一道“障碍墙”。
最直接的后果是:大量变量定义工作被“默认为”后端去完成,脚本代码逐渐堆积,调试和维护都变得非常低效。
Apipost 的 AI 生成脚本功能及价值
这时,我们可以通过Apipost「AI 生成脚本」功能,输入类似以下自然语言需求:
“请生成一个随机手机号,前缀为13,后续接口中以 test_phone 作为环境变量使用。”

系统返回的脚本如下:
// This code is generated by [Apipost] AI.
functiongenerateRandomPhone() {
try {
let randomPart = '';
for (let i = 0; i < 8; i++) {
randomPart += Math.floor(Math.random() * 10);
}
let phoneNumber = '13' + randomPart;
pm.environment.set('test_phone', phoneNumber);
return phoneNumber;
} catch (error) {
console.error('生成随机手机号时出错:', error);
return null;
}
}
generateRandomPhone();
执行结果:

与在 Postman 中的脚本几乎一致,关键是它对非开发人员极其友好:测试人员不再需要理解 JS 的语法细节,只需描述“我想要什么”,脚本就自动生成。
整个过程如下:

Apipost AI脚本生成过程及结果
功能对比:Postman vs Apipost
|
功能点 |
Postman |
Apipost |
|
前后置脚本支持 |
✅ 支持 JS,功能强大 |
✅ 支持 JS,兼容性好 |
|
自动脚本生成 |
❌ 无内置支持 |
✅ 支持自然语言生成 |
|
学习门槛 |
高,需要熟悉 JS |
低,自然语言即可 |
|
脚本复用性 |
高,但需封装 |
高,可模板化管理 |
|
多角色协作友好度 |
一般,偏向开发使用 |
高,测试/运维均可使用 |
实际价值总结:
-
降低协作成本:非技术人员也能独立完成脚本维护;
-
缩短测试周期:无需等待开发侧补充脚本逻辑;
-
提高脚本质量:规范生成,避免低级错误;
-
加速全员自动化测试进程:从开发单点推动,变为团队协同推进。
补充:复杂变量结构的落地实践
再来看看更复杂的变量场景:例如生成一个带业务标记的 UUID:
输入自然语言:
“生成一个以
user_开头的 UUID,命名为biz_user_id,用于后续接口传参。”
Apipost AI 生成脚本:
// This code is generated by [Apipost] AI.
function generateUserId() {
const uuid = require('uuid');
const biz_user_id = 'user_' + uuid.v4();
return biz_user_id;
}
执行结果:

相较于 Postman 需要先了解 pm.* API 以及怎么扩展 UUID 方法,Apipost 的生成方式显得更为直接和可控。

总结与建议
从该落地实践来看,前后置脚本虽然是接口测试链条中的“小工具”,但却直接决定了整个流程的顺畅度与协作效率。
对于后端开发同学来说,选择像 Apipost 这种支持 AI 脚本生成的工具,不仅可以减轻自己在协作中的负担,还能赋能测试团队,加速全链路自动化测试体系的成熟。
建议:
-
评估脚本使用频率与维护成本,选择自动化程度更高的工具;
-
提前模板化常用变量逻辑,便于脚本的复用与生成;
-
推动“脚本自然语言化”意识的普及,降低整个团队的入门门槛。
这不是一场“工具大战”,而是一场“效率优化”的攻坚战。把复杂的事情简单化,本身就是技术价值的体现。
如果你正在被前后置脚本困扰,不妨试试Apipost 「AI 生成脚本」功能,体验“让AI写代码”带来的快感。

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