创建一个具备“自动测试功能”的 Web 测试数字人，实际上是开发一个拥有自然语言理解、测试用例生成、任务编排、执行及反馈能力的智能体。这个数字人不仅是一个测试助手，同时也是一个具备“自主测试能力”的数字化测试工程师。

整体解决方案架构

1️⃣ 数字人能力模块划分

2️⃣ 技术选型建议

核心思路与流程图

[上传 PRD 文档]
      ↓
[NLP 解析 → 功能点提取]
      ↓
[用例生成模块]
      ↓
[测试任务编排]
      ↓
[测试执行引擎]
      ↓
[结果分析与报告]
      ↓
[数字人反馈与建议]

模块详细解析与工程代码示例

PRD 解析模块（NLP）

from transformers import pipeline

extractor = pipeline("information-extraction", model="your-model")
prd_text = open("prd.txt").read()
features = extractor(prd_text)

# 示例输出
# [{'feature': '用户登录'}, {'feature': '密码找回'}, {'feature': '验证码验证'}]

用例生成模块（Prompt + DSL）

from openai import OpenAI

def generate_test_cases(feature_desc):
    prompt = f"""
    请为以下功能生成 5 个测试用例，包括正常、异常、边界情况：功能描述：{feature_desc}
    输出格式：用例标题 + 步骤 + 预期结果
    """
    response = OpenAI().chat(prompt)
    return response['content']

测试任务编排（DAG）

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator

def run_test_case(case_id):
    # 调用 Playwright 或 Selenium 执行测试
    ...

dag = DAG("web_test_dag", start_date=datetime(2025,9,2))
for case in test_cases:
    PythonOperator(task_id=f"test_{case['id']}", python_callable=run_test_case, dag=dag)

测试执行（Playwright 示例）

from playwright.sync_api import sync_playwright

def test_login():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch()
        page = browser.new_page()
        page.goto("https://yourapp.com/login")
        page.fill("#username", "testuser")
        page.fill("#password", "wrongpass")
        page.click("#submit")
        assert "登录失败" in page.text_content("#error")
        browser.close()

结果分析与报告生成

import pandas as pd

def analyze_results(logs):
    df = pd.DataFrame(logs)
    summary = df.groupby("status").count()
    failed_cases = df[df["status"] == "fail"]
    return {"summary": summary.to_dict(),
        "failures": failed_cases[["case_id", "error"]].to_dict()}

数字人交互设计建议

• 输入方式 ：上传 PRD 文档 / 自然语言描述功能 / 选择模块
• 输出方式 ：自动生成用例 → 展示测试计划 → 执行测试 → 展示报告
• 交互风格 ：可采用 Chat UI + 可视化看板（如用 Ant Design Pro）
• 个性化能力 ：记忆用户偏好、测试策略、历史问题 → 提供建议与优化路径

智能增强建议

• 用例生成优化 ：引入测试知识图谱和语义模板库，提升覆盖率与准确性
• 异常分析增强 ：结合日志解析和异常分类模型（如 XGBoost）来识别根本原因
• 学习能力 ：通过分析历史测试结果来学习，自动调整测试策略和优先级
• 多模态支持 ：支持语音输入及图像识别（如上传界面截图自动生成测试点）

✅ 最小可行产品（MVP）建议