我尝试使用 Windsurf 编写了接口自动化测试的代码,实际感受到它的便捷和高效。Windsurf 对使用者的代码能力要求并不高,同时生成代码的准确率较高。更为出色的是,它生成测试Case的场景覆盖率也比较高。当代码编写完成后,Windsurf 还能够自动生成思维导图,给人工复核提供了便利。整体使用下来,感觉这就是一个编写测试代码的利器。
- 根据Coze的API编写接口测试代码
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
使用上述提示词后,Windsurf能够正常生成Python代码并可运行。然而,无论是Windsurf还是Cursor,在识别Coze在线API文档时效果都欠佳,对接口关键信息的识别存在一些错误。于是,我将文档中请求和应答的样例复制到本地的txt文件中,再让Windsurf进行识别。这次识别的准确率就非常高。接口详细描述请见:https://www.coze.cn/docs/developer_guides/retrieve_chat。请求和应答样例如下:
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
至此,代码已经生成完毕,并运行无误。
- 根据代码生成思维导图
代码可以正常运行以后,我让 Windsurf 根据代码生成了思维导图。
提示词:请根据测试代码生成测试案例的思维导图
Windsurf 只能生成 Markdown 格式的思维导图,内容如下:
# 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: ****
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