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开发一个智能测试机器人原型，功能包括：1)通过自然语言接收测试需求；2)自动分析被测系统架构；3)生成可执行的测试脚本；4)提供实时测试进度反馈。要求支持REST API测试和简单UI测试，能在1小时内完成从需求输入到原型演示的全流程。

最近在尝试用AI自动化测试工具来提升团队效率，发现用InsCode(快马)平台可以快速验证想法。花了一小时就做出了能理解需求、自动生成测试脚本的智能机器人原型，整个过程比想象中顺畅很多。记录几个关键环节：

自然语言需求解析
直接在平台的AI对话区输入类似"帮我测试用户登录接口，需要覆盖成功登录、密码错误、账号不存在三种情况"，系统会自动拆解出测试场景和校验点。最惊喜的是能识别出隐含的边界条件，比如提醒"是否要考虑连续错误密码触发账户锁定"。
智能架构分析
上传被测系统的Swagger文档或页面截图后，AI会分析出接口参数、页面元素关系。有次我故意传了个不完整的API文档，它居然通过字段命名推测出了可能的参数类型，还标注出需要人工确认的部分。
脚本生成优化
生成的Python脚本会按Given-When-Then结构组织，自动添加了断言和异常处理。对于UI测试，默认用XPath和CSS选择器混合定位，比纯录制的脚本健壮很多。测试数据部分会给出参数化建议，比如手机号生成规则。
实时反馈看板
部署后能看到动态更新的测试进度仪表盘，失败用例会高亮显示响应差异。通过Webhook把结果同步到钉钉的功能，是直接让AI根据我的需求自动加上的，整个过程就像在对话。

遇到的主要挑战是初期测试用例冗余，后来发现用"精简用例但保持覆盖率"的指令就能让AI自动合并相似场景。还有个意外收获：AI生成的代码注释特别详细，反而成了团队的学习素材。

这个原型能在InsCode(快马)平台快速落地，主要得益于三个特性：一是对话式开发不用纠结环境配置，二是生成的代码直接可运行调试，三是部署按钮一点就能生成可分享的演示链接。作为验证想法的工具，比本地从零搭建效率高太多了。

开发一个智能测试机器人原型，功能包括：1)通过自然语言接收测试需求；2)自动分析被测系统架构；3)生成可执行的测试脚本；4)提供实时测试进度反馈。要求支持REST API测试和简单UI测试，能在1小时内完成从需求输入到原型演示的全流程。

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