DeepSeek + Playwright 实战:巧用ai帮你写自动化测试代码

2025年春节期间,DeepSeek-R1火爆全网,尤其在编程方面表现优异。本文尝试利用vscode插件结合Playwright小试牛刀,效果令人震惊,下面分享下AI Toolkit安装、向DeepSeek-R1提测试需求、最后给出完整Playwright测试代码及测试报告全流程,供大家参考。

一、环境准备

AI Toolkit是微软官方提供的插件,可接入各种大模型,目前支持DeepSeek-R1大模型,帮助我们在vscode中进行代码开发。

1.1 前置条件

需要安装vscode,以及有github账号,在配置AI Toolkit插件中需要用到。

1.2 插件安装

VS Code扩展商店搜索 "AI Toolkit"

安装后点击左下角机器人图标,启用插件

1.3 模型安装

catalog页面的models中选择githubDeepSeek

1.4 Playground启动

二、给ai提测试需求

2.1 测试需求如下

下面以一个典型测试验证场景为例,看看ai如何完成自动化测试代码的完整过程:

// 高频场景:百度搜索功能验证   1. 正常流程:搜索关键词后验证结果页展示   2. 异常流程:空输入时提示错误

2.2 给DeepSeek-R1提问

把你的需求都列出来,不用担心实现不了,也不用担心需求太多 - 只要你敢提,ai就能实现,需求越细致,效果越好。

2.3 ai的推理过程

ai展现了整个的推理过程,逻辑清晰,最后自己还总结一下。和网页版使用上区别不大。

三、ai给出的测试代码

但是分析结束后,没有给代码。于是继续提问要代码后,直接找ai上干货。这里不贴图了,放源码大家更容易在自己电脑上运行。

3.1 项目结构

baidu/   ├── pages/   │   └── BaiduPage.js   ├── test/   │   └── baidu-search.spec.js   ├── testdata/   │   └── data.yaml   ├── playwright.config.js   └── package.json
  • 点评:各文件分类清晰,结构规范,一目了然,好评

1. 测试数据,testdata/data.yaml

2. 测试文件,test/baidu-search.spec.js

3. 测试类,pages/BaiduPage.js

4. 测试配置,playwright.config.js

5. 项目配置,package.json

3.2 测试数据 - testdata/data.yaml

testCases:     - name: "Normal search - valid keyword"       keyword: "Playwright"       expected: "Playwright"       type: "positive"        - name: "Empty input - should show error"       keyword: ""       expected: "请输入搜索内容"       type: "negative"        - name: "Special characters - should handle"       keyword: "#$%^&*"       expected: "未找到相关结果"       type: "negative"
  • 点评:test case覆盖了正向、逆向场景,包含了期望结果,测试类型。先不管预期结果对不对吧,至少后期修改扩展并不费劲。好评

3.3 测试文件 - test/baidu-search.spec.js

const { test, expect } = require('@playwright/test');   const yaml = require('yaml');   const fs = require('fs');   const { BaiduPage } = require('../pages/BaiduPage');      const testData = yaml.parse(fs.readFileSync('./testdata/data.yaml', 'utf8')).testCases;      test.describe('Baidu Search Tests', () => {     let page;     let baiduPage;        test.beforeAll(async ({ browser }) => {       page = await browser.newPage();       baiduPage = new BaiduPage(page);     });        test.beforeEach(async () => {       await baiduPage.navigate();     });        test.afterAll(async () => {       await page.close();     });        testData.forEach(({ name, keyword, expected, type }) => {       test(name, async () => {         await baiduPage.search(keyword);            if (type === 'positive') {           const resultText = await baiduPage.getFirstResult();           expect(resultText).toContain(expected);         } else {           if (keyword === "") {             const isDisabled = await baiduPage.searchButton.isDisabled();             expect(isDisabled).toBe(true);           } else {             const errorText = await baiduPage.getErrorText();             expect(errorText).toContain(expected);           }         }       });     });   });
  • 点评,数据驱动,对象模型都实现了。好评

3.4 测试类 - pages/BaiduPage.js

class BaiduPage {     constructor(page) {       this.page = page;       this.searchInput = page.locator('#kw');       this.searchButton = page.locator('#su');       this.results = page.locator('#content_left');       this.errorToast = page.locator('.neterror'); // 错误提示元素     }        async navigate() {       await this.page.goto('https://www.baidu.com');       await this.page.waitForLoadState('networkidle');     }        async search(keyword) {       await this.searchInput.fill(keyword);       await this.searchButton.click();       await this.page.waitForLoadState('networkidle');     }        async getFirstResult() {       const firstResult = this.results.locator('h3').first();       await firstResult.waitFor();       return firstResult.textContent();     }        async getErrorText() {       return this.errorToast.textContent();     }   }      module.exports = { BaiduPage };
  • 点评:测试类pom封装,甚至给了注释this.errorToast = page.locator('.neterror'); // 错误提示元素。好评

3.5 代码说明

• 点评:给出的代码说明,提到了定位方法,再不用人工分析,太爽了。好评

3.6 后续优化

3.6 后续优化

• 点评:还有优化进步空间。好评

四、运行与调试

4.1 执行测试

根据DeepSeek给出的运行命令

执行后结果如下

实施

4.2 结果分析

  • 好消息是,这个测试跑起来了

  • 坏消息是,3个结果都fail

  • 结合测试报告和调试信息,也不难分析出原因:

  • 搜索结果 和 预期不匹配

  • 输入为空处理逻辑不一致

  • 以及特殊字符处理

4.3 修改运行

简单修改下,比如第1条用例改小写,先删除第2条用例,第3条用例也改为正向。此处不必纠结业务逻辑,仅仅作为演示通过的情况。修改后的data.yaml内容如下:

testCases:     - name: "Normal search - valid keyword"       keyword: "Playwright"       expected: "playwright"       type: "positive"        - name: "Special characters - should handle"       keyword: "#$%^&*"       expected: "#$%^&*"       type: "positive"

再次运行后,结果为通过

以及测试报告

五、结语

DeepSeek 给出的代码,完全可以覆盖提出的测试需求,从用例设计,到项目代码结构,数据驱动,页面对象模型。基本实现了本次测试需求的用例设计,代码生成,居然还可以直接运行,结果挺让人震惊的!

这次的体验看,测试结果需要人工基于业务逻辑最后确认,这个也符合现实中绝大多数的情况。当然,你也可以根据它给出的优化建议提示,继续同它进行多轮对话,对测试代码持续改进。相对于在网页版提问,这个集成插件在编辑器内,使用起来更高效,生成的代码可以直接复制粘贴,也没有碰到网页版服务器忙常常连接不上的问题,非常值得大家一试。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
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  • 求解器 & 损失函数简介
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  • Transformer结构简介
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学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

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### 如何进行 DeepSeek 测试 #### 构建测试环境 为了确保 DeepSeek 的高效运行,在开始之前需搭建合适的测试环境。这通常涉及安装必要的依赖项和服务,配置网络连接,并设置访问权限以保障数据安全。 #### 准备测试用例库 按照最佳实践,测试团队应将过往积累的历史案例、功能规格说明以及其他关联资料上传至 DeepSeek 平台[^1]。该平台会自动执行索引化操作并对这些资源加以整理分类以便后续检索利用。 #### 执行查询命令 当准备就绪之后,可以通过界面或者API接口向DeepSeek提交具体的查询请求。例如,如果想要定位某个特定场景下的测试脚本,则可以在搜索框内键入描述性的关键词组合来进行精准匹配。 ```python query = "登录页面 用户名密码验证" results = deepseek_api.search(query) for result in results: print(result.title, result.description) ``` #### 分析反馈结果 收到返回的结果列表后,应当仔细审查每一个条目,确认它们是否满足预期的要求。对于不完全符合条件的情况,可以尝试调整查询条件重新发起请求直至获得满意答案为止。 #### 利用高级特性提升效率 除了基本的文本查找外,还可以充分利用DeepSeek所提供的其他辅助工具如智能对话等功能来加速问题解决过程。比如通过自然语言交互获取更详细的指导建议或是让系统自动生成部分代码片段用于补充完善现有框架结构[^2]。
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