Windsurf: uma ferramenta para escrever código para testes de automação de interface

Tentei usar Windsurf Escrevi o código para testes de automação de interface e realmente senti sua conveniência e eficiência. O Windsurf não exige muita habilidade de código do usuário e, ao mesmo tempo, a precisão do código gerado é alta. Além disso, a cobertura do cenário dos casos de teste gerados pelo Windsurf também é relativamente alta. Quando o código é concluído, o Windsurf também pode gerar automaticamente um mapa mental, proporcionando uma revisão manual conveniente. De modo geral, acho que é uma ferramenta poderosa para escrever código de teste.

• Escrever código de teste de interface com base nas APIs da Coze

提示词：这是一个python项目，请根据在线文档描述的接口信息，生成接口测试代码。https://www.coze.cn/docs/developer_guides/retrieve_chat

Depois de usar as dicas acima, o Windsurf conseguiu gerar o código Python corretamente e pôde ser executado. No entanto, tanto o Windsurf quanto o Cursor foram menos eficientes no reconhecimento da documentação on-line da API do Coze, com alguns erros no reconhecimento de informações importantes sobre a interface. Assim, copiei os exemplos de solicitações e respostas da documentação em um arquivo txt local e pedi ao Windsurf que os reconhecesse. Dessa vez, a precisão da identificação foi muito alta. Uma descrição detalhada da interface pode ser encontrada em: https://www.coze.cn/docs/developer_guides/retrieve_chat. Exemplos de solicitações e respostas estão abaixo:

请求样例：curl --location --request GET 'https://api.coze.cn/v3/chat/retrieve?chat_id=738137187639794****&conversation_id=738136585609548****' --header 'Authorization: Bearer pat_OYDacMzM3WyOWV3Dtj2bHRMymzxP****' --header 'Content-Type: application/json' 返回样例：{    "code": 0,    "data": {        "bot_id": "737946218936519****",        "completed_at": 1718609575,        "conversation_id": "738136585609548****",        "created_at": 1718609571,        "id": "738137187639794****",        "status": "completed",        "usage": {            "input_count": 242,            "output_count": 56,            "token_count": 298        }    },    "msg": ""}

提示词：请根据@example.txt里面的请求和返回样例修改代码，完善测试场景

Nesse ponto, o código foi gerado e executado sem erros.

• Gerar mapas mentais a partir do código

Quando o código estava funcionando, pedi ao Windsurf que gerasse mapas mentais com base no código.

提示词：请根据测试代码生成测试案例的思维导图

O Windsurf só pode gerar mapas mentais no formato Markdown, como segue:

# Coze API 测试案例## 1. 基础配置   - API 基础 URL: https://api.coze.cn   - API 版本: v3   - 端点: /chat/retrieve   - 认证方式: Bearer Token## 2. 正常场景测试 (test_retrieve_chat_success)   ### 请求参数验证   - chat_id 正确   - conversation_id 正确      ### 响应验证   - HTTP 状态码为 200   - 响应码 code 为 0   - msg 字段存在      ### 数据结构验证   - 验证 data 对象存在   - 验证 chat 基本信息     * id     * conversation_id     * bot_id     * completed_at     * created_at     * status   - 验证 usage 信息     * input_count     * output_count     * token_count## 3. 异常场景测试   ### 无效的 chat_id (test_retrieve_chat_invalid_chat_id)   - 使用无效的 chat_id   - 验证错误响应   - 检查错误信息   ### 无效的 conversation_id (test_retrieve_chat_invalid_conversation_id)   - 使用无效的 conversation_id   - 验证错误响应   - 检查错误信息   ### 缺少参数测试 (test_retrieve_chat_missing_params)   - 缺少 chat_id   - 缺少 conversation_id   - 验证错误响应   ### 认证异常测试 (test_retrieve_chat_invalid_auth)   - 使用无效的认证令牌   - 验证错误响应   - 检查错误信息## 4. 测试数据   ### 示例值   - chat_id: ****   - conversation_id: ****   - bot_id: ****