# aigc-test-framwork

**Repository Path**: vonjia/aigc-test-framwork

## Basic Information

- **Project Name**: aigc-test-framwork
- **Description**: Python + Coze + Pytest 智能测试框架
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-06-25
- **Last Updated**: 2025-07-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

这个项目是一个基于 Python 的智能测试框架，结合了 AIGC（人工智能生成内容）技术，旨在提高软件测试的效率和质量。以下是对该项目的详细介绍：

### 项目结构

项目的主要目录和文件结构如下：

```
aigc-test-framwork
├── main.py
├── Readme.md
├── requirements.txt
├── tests/
├── core/
├── .pytest_cache/
├── .git/
├── utils/
├── reports/
├── .idea/
└── config/
```

### 主要组件及功能

#### 1. main.py

项目的入口文件，负责初始化各个组件，执行测试流程，并保存和生成测试报告。具体步骤包括：

- 根据配置选择 AIGC 提供商（Coze、DeepSeek 或 Dashscope）。
- 初始化测试生成器、测试运行器和报告分析器。
- 生成登录功能的测试用例文件。
- 执行测试并收集结果。
- 分析测试结果并保存为 JSON 文件。
- 生成可视化报告。

#### 2. `core/` 目录

包含项目的核心功能模块：

- **test_generator.py**：`SmartTestGenerator` 类负责根据功能描述或自然语言需求生成 pytest 测试文件。它会根据配置选择相应的 AIGC 助手来生成测试代码，并将代码保存到指定目录。
- **test_runner.py**：`AdaptiveTestRunner` 类执行测试并收集结果。如果测试存在失败用例，它会进行自适应测试分析，尝试生成改进的测试用例并重新执行，直到达到最大自适应循环次数或所有测试通过。
- **aigc_integration.py**：定义了不同 AIGC 提供商的助手类，如 `DashscopeAssistant`。这些助手类提供了生成文本和分析测试失败原因的功能，通过调用相应的 AIGC API 来实现。
- **report_analyzer.py**：虽然代码中未给出具体实现，但从 main.py 中的调用可以推测，`SmartReportAnalyzer` 类负责分析测试结果并生成可视化报告。

#### 3. `reports/` 目录

存放测试报告相关文件，包括最终的 HTML 报告 final_report.html 和测试分析结果的 JSON 文件 test_analysis.json。

- **final_report.html**：使用 HTML 和 CSS 构建的测试质量分析报告，包含质量评分、高风险区域、测试覆盖建议、测试效率优化和后续测试重点等内容。
- **test_analysis.json**：包含质量评估、高风险区域、测试覆盖建议、测试效率改进和后续测试重点等信息的 JSON 文件。

### 项目特点

- **AIGC 集成**：利用 AIGC 技术自动生成测试用例和分析测试失败原因，提高测试效率和准确性。
- **自适应测试**：根据测试结果自动调整测试策略，生成改进的测试用例，确保测试的全面性。
- **可视化报告**：生成详细的 HTML 报告，直观展示测试结果和分析建议，方便团队成员查看和理解。

### 待实现功能

- 测试用例 prompt 文件化（支持 Markdown、Excel 等格式）。
- 测试报告分类整理。

### 技术栈

- **编程语言**：Python
- **测试框架**：pytest
- **AIGC 提供商**：Coze、DeepSeek、Dashscope
- **前端技术**：HTML、CSS（Tailwind 或 Bootstrap）、Chart.js（用于生成图表）

### 总结

该项目通过集成 AIGC 技术和自动化测试框架，为软件测试提供了一种智能化、高效化的解决方案。通过自适应测试和可视化报告，能够帮助开发团队快速发现和解决潜在的质量问题，提高软件的稳定性和可靠性。