Magnitude项目测试用例构建指南：从基础到实践

Magnitude项目测试用例构建指南：从基础到实践

magnitude Robust AI web testing framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/magnit/magnitude

测试用例基础概念

在Magnitude项目中，测试用例是验证Web应用功能的核心单元。每个测试用例本质上模拟了一个完整的用户操作流程：

1. 访问特定URL（默认使用项目配置中的基础URL）
2. 执行一系列测试步骤(Test Steps)
3. 在过程中验证各项检查点(Checks)

// 基础测试用例示例
test('待办事项添加与删除', async (agent) => {
    await agent.act('添加待办事项');
    await agent.act('删除待办事项');
});

这种设计理念强调用户行为模拟而非代码级细节，使测试更贴近真实用户场景。

测试用例配置详解

URL定制化

每个测试用例可以独立配置起始URL，这在多环境测试中特别有用：

test('待办事项测试', { 
    url: "https://mytodoapp.com" 
}, async (agent) => {
    // 测试步骤...
});

测试步骤设计原则

测试步骤(Test Steps)是构建测试用例的基本单位，设计时应遵循以下原则：

1. 语义明确：每个步骤描述应清晰表达用户意图
2. 适度抽象：不需要描述具体操作细节（如点击哪个按钮）
3. 独立性：每个步骤应能独立理解

// 好的步骤设计
await agent.act('用户登录');

// 过度设计的步骤（不推荐）
await agent.act('在用户名输入框输入文本');
await agent.act('在密码输入框输入文本');
await agent.act('点击登录按钮');

检查点(Checks)机制

检查点是Magnitude的特色功能，它采用自然语言描述来进行视觉验证：

await agent.check('仪表盘应显示当前用户信息');

检查点会在关联的测试步骤执行后自动验证。与传统断言相比具有以下优势：

1. 自然语言描述：更直观易懂
2. 视觉验证：能理解页面内容而不仅是DOM结构
3. 语义理解：可以验证"回答是否合理"等高级概念

测试数据管理

Magnitude提供灵活的数据管理方式：

结构化数据

await agent.act('用户登录', { 
    data: { 
        email: "test@example.com", 
        password: "secure123" 
    } 
});

自由格式数据

await agent.act('添加待办事项', { 
    data: '第一个事项为"购买牛奶"，其余自由发挥' 
});

高级定制：LLM提示工程

对于复杂场景，可以直接定制LLM提示：

await agent.act('创建待办事项', { 
    prompt: '所有事项必须与编程语言相关' 
});

从传统测试框架迁移

与传统测试框架（如Playwright）相比，Magnitude的测试用例更加简洁：

传统Playwright测试：

test('添加待办事项', async ({ page }) => {
    const newTodo = page.getByPlaceholder('待办事项');
    await newTodo.fill('学习Magnitude');
    await newTodo.press('Enter');
    await expect(page.getByTestId('todo-title'))
        .toHaveText(['学习Magnitude']);
});

等效Magnitude测试：

test('添加待办事项', async (agent) => {
    await agent.act('创建待办事项', { data: '学习Magnitude' });
    await agent.check('待办事项列表显示新事项');
});

迁移后代码量减少约60%，且更易于理解和维护。

最佳实践建议

1. 用例粒度：每个测试用例对应一个完整的用户场景
2. 描述清晰：步骤和检查点使用业务语言而非技术术语
3. 数据分离：复杂测试数据建议使用外部文件管理
4. 检查点设计：验证业务结果而非实现细节
5. 渐进式迁移：从核心业务流程开始逐步替换传统测试

通过Magnitude的这种自然语言驱动的测试方法，团队可以显著提升测试代码的可读性和可维护性，同时降低编写测试的技术门槛。

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