脚本失败定位：AI如何实现断点恢复？

用ChatGPT做软件测试

一、背景：自动化测试的脆弱性与瓶颈

在现代自动化测试体系中，稳定性与可恢复性是长期困扰测试团队的核心难题之一。脚本运行中断，往往不是逻辑问题，而是以下“非功能性因素”：

• 元素定位失败（DOM结构轻微变化）；

• 页面加载超时或异步数据未到位；

• 异常弹窗未处理；

• 浏览器崩溃或资源断联；

• 网络抖动、服务偶发性不响应。

这些问题造成测试用例失败、日志难追踪、重跑成本高、调试难度大，尤其是在集成持续部署（CI/CD）体系中极易拖垮整个流水线。

传统应对手段局限：

• try-catch 捕获异常但缺乏智能策略；

• 重跑机制只解决“再来一次”，无法复原上下文状态；

• 日志追踪不具备“失败智能断点还原”能力；

• 无法判断是测试Bug<