Windsurf: инструмент для написания кода для автоматизации тестирования интерфейсов

Я попытался использовать Виндсерфинг Я написал код для автоматизации тестирования интерфейса и на деле ощутил его удобство и эффективность. Windsurf не требует от пользователя большого умения работать с кодом, и в то же время точность сгенерированного кода высока. Более того, охват сценариев в тестовых случаях, сгенерированных Windsurf, также достаточно высок. Когда код завершен, Windsurf также может автоматически генерировать mind map, обеспечивая удобный ручной обзор. В целом, я считаю, что это мощный инструмент для написания тестового кода.

• Написание кода тестирования интерфейсов на основе API 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

После использования вышеуказанных подсказок Windsurf смог правильно сгенерировать Python-код и был доступен для запуска. Однако и Windsurf, и Cursor оказались менее эффективны в распознавании онлайн-документации по API Coze, причем в некоторых случаях были допущены ошибки в распознавании ключевой информации об интерфейсе. Поэтому я скопировал примеры запросов и ответов из документации в локальный txt-файл, а затем попросил Windsurf распознать их. На этот раз точность распознавания была очень высокой. Подробное описание интерфейса можно найти по адресу: https://www.coze.cn/docs/developer_guides/retrieve_chat. Примеры запросов и ответов приведены ниже:

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

На этом этапе код сгенерирован и работает без ошибок.

• Создавайте карты мышления из кода

Когда код заработал, я попросил Windsurf сгенерировать карты мыслей на основе этого кода.

提示词：请根据测试代码生成测试案例的思维导图

Windsurf может генерировать карты мыслей только в формате Markdown, как показано ниже:

# 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: ****