Playwright + DeepSeek实战：手把手教你用ai实现xmind用例生成到自动化测试（以电商为例）

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上篇文章介绍了利用DeepSeek快速生成测试用例，并导入Xmind用于评审。本篇继续分享如何用AI把Xmind测试用例生成为自动化测试代码，并手把手教你具体提示词解决元素定位，异常覆盖等核心痛点，为自动化测试提供一种新思路和可能性。

一、引言

在上一篇中，我们通过AI快速生成了Saucedemo电商系统的XMind测试用例框架，后台有读者反馈：“从未想过测试设计能如此高效！”。

但仍有痛点未解，具体为：

1. 用例到代码的鸿沟

手工编写脚本耗时长，复杂业务场景极易遗漏分支，以电商业务来说

• • 链路长：涉及商品浏览、添加购物车、库存校验、优惠券核销、多支付方式等场景。

• • 异常多：库存不足、支付超时、订单重复提交等边界条件需覆盖。

• • 维护难：页面元素频繁变更（如促销弹窗），手工维护成本极高。

2. 如何设计低耦合高内聚项目结构以保持扩展性

本文以Saucedemo.com购物车流程为例，完整演示：

• • XMind用例 → Playwright脚本 全链路生成，包含完整项目结构

• • AI如何解决元素定位、数据驱动、异常覆盖 三大核心痛点

• • 高频报错调试：如“Element not found”“Payment timeout”

二、实战案例

2.1 项目结构设计：分层管理，开箱即用

saucedemo_auto/  
├── pages/                  # POM模式：页面对象封装  
│   ├── product_page.py  
│   ├── cart_page.py  
│   └── checkout_page.py  
├── tests/  
│   ├── test_cart.p