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第八章：功能测试流程与自动化脚本
序言
功能越来越多了，你开始遇到一个崩溃的现象："打地鼠"。你刚修复了"登录页"的 Bug，结果"注册页"又打不开了；你优化了首页的样式，结果购物车按钮点不动了。
老师傅告诉你，要防止这种"牵一发而动全身"的惨案，得两手抓： 首先是"内功"：合理规划代码结构和文件夹。不要把所有逻辑都堆在一个文件里，而是要将不同的功能拆分到独立的模块（比如 components/ 放积木，lib/ 放工具函数，app/ 放页面）。结构清晰了，改动 A 模块自然就不容易误伤 B 模块。 其次是"外功"：回归测试。每次修改代码，你都必须把以前所有能跑的功能都测一遍，确保没有被新代码"误伤"。但靠人肉在网页上点点点，既累又容易漏。
不过，老师傅也给了一句务实的忠告： 自动化虽然爽，但也不是必须的。如果你的项目一共就两个页面，或者还在疯狂改需求的阶段，那还是直接上手点点更实惠。自动化测试是为了解决大规模、重复性劳动的，不要为了自动化而自动化，陷入写脚本的时间比写代码还长的陷阱。
自动化测试的投入产出比
何时需要自动化测试？
✅ 应该自动化：
- 项目有 5+ 个页面
- 核心业务流程超过 3 个步骤
- 团队规模超过 2 人
- 需要频繁修改代码
- 已经遇到过"修复 Bug A 引入 Bug B"的情况
❌ 暂不自动化：
- 原型验证阶段（需求还在快速变化）
- 一次性项目（做完就不再维护）
- 非常简单的页面（如静态展示页）
记住：测试是为了提高信心，而不是为了完成任务
Playwright
老师傅推荐了 Playwright。你可以把它理解为自动化浏览器控制工具。它拥有一个真实的浏览器内核，能以比人类快 100 倍的速度，模拟你的鼠标点击、键盘输入甚至上传文件。更重要的是，它不知疲倦。哪怕半夜 3 点，只要你一声令下，它就能在几秒钟内把"登录-下单-支付"的全流程跑 100 遍，而且绝不会看走眼。
为什么选择 Playwright 而不是其他测试框架？首先它跨浏览器（Chrome、Firefox、Safari 都支持），其次快速稳定（支持并行执行、自动等待元素出现），最重要的是 AI 友好——可以用 npx playwright codegen 录制手动操作，自动生成测试代码。Playwright 的核心概念很简单：Page 代表浏览器页面，Locator 用来定位元素，Assertion 做断言判断。测试金字塔理论建议 60% 单元测试、30% 集成测试、10% E2E 测试，E2E 测试虽然占比小，但覆盖的是核心业务流程（登录、注册、支付），价值最高。AI 还能帮你优化测试用例，添加边界情况和错误处理。测试的价值不是发现 Bug，而是防止 Bug 回归——修复 Bug A 时不会引入 Bug B。
在 VibeCoding 过程中，编写测试脚本不再是高级测试工程师的专利，在成熟的 AI 编程工具里，你只需要在对话框中引用你的业务代码文件（通常是输入 @ 符号选择文件，或者粘贴文件路径，甚至直接把文件拖入对话框）。虽然现在的 AI 很聪明，能自己在全项目里翻箱倒柜找代码，但如果你能手动指定文件路径，AI 的反应会快得多，写出的测试也更精准。
本章学习路径
基础篇（理解测试理论）：
- 测试金字塔理论 → 了解测试的分层
- 测试类型详解 → 知道何时用哪种测试
- Mock 概念 → 学会隔离外部依赖
实践篇（上手 Playwright）： 4. Playwright 安装与配置 → 搭建测试环境 5. Playwright 完整指南 → 掌握核心 API 6. UI 测试实战 → 编写真实的测试 7. API 测试实战 → 测试后端接口
进阶篇（自动化工作流）： 8. TDD 工作流详解 → 先写测试再写代码 9. Hooks 自动化测试 → 提交前自动运行测试 10. 检查点与回退 → 安全地管理代码版本 11. 运行测试与调试 → 高效地修复失败的测试
AI 编程时代的测试新范式
传统测试流程（耗时）：
手动写测试代码（1小时）
→ 运行测试
→ 修复错误
→ 重复AI 辅助测试流程（快速）：
让 AI 生成测试（10秒）
→ 运行测试
→ 让 AI 修复错误（10秒）
→ 完成关键转变：
- 从"如何写测试" → 转变为"设计什么测试"
- 从"手动编写" → 转变为"审查与调整"
- 从"测试覆盖率" → 转变为"测试价值"
你的角色：测试架构师，而非测试代码工
UI 测试
对于用户界面 (UI) 的测试，你只需要在 Chat 框里引用 app/login/page.tsx（假设这是你的登录页），然后下令："阅读这个文件，为我写一个 Playwright 测试脚本。测试场景包括：1. 输入错误的密码应提示错误；2. 输入正确的密码应跳转到首页。" AI 会立即读取你指定的文件内容，分析组件结构，精准地生成包含导航、操作、验证全流程的代码。
API 测试
除了测试界面，老师傅提醒你别忘了测试后端接口 (API)。有时候页面报错不是因为按钮坏了，而是因为后端的接口挂了。Playwright 不仅能模拟浏览器，还能直接发送 HTTP 请求。你不需要一个个接口去写测试，而是直接引用整个 app/api 文件夹，给 AI 下达一个宏大的指令：
“阅读
app/api文件夹下的所有路由文件，理解每个 API 的业务逻辑。然后为每一个 API 生成对应的测试脚本，覆盖正常请求（200 OK）和常见的错误请求（400/500）场景。”
AI 会迅速遍历你指定的路径，分析出你有注册、登录、获取文章列表等十几个接口，并自动为它们生成一整套严密的测试代码。这种方式速度极快，能帮你迅速定位到底是前端展示逻辑的问题，还是后端数据处理的问题。
运行测试
最后，你学会了运行 npx playwright test。看着终端里一行行绿色的 PASS 飞速滚动，那种安全感是前所未有的。这意味着你的代码在逻辑上是可靠的。老师傅还教你打开了 Playwright 的可视化模式 (UI Mode)。看着屏幕上一个自动化的浏览器窗口飞速闪动，自动填表单、点按钮，你第一次体会到了工业化开发的爽快感。你确保了在面对真实用户前，把那些低级的逻辑 Bug 全部消灭在了萌芽状态。
测试驱动开发 TDD
不过，老师傅告诉你，还有更高级的玩法。你现在是先写代码，再补测试，这叫"测试驱动开发（TDD）"的反向版本。在 AI 编程时代，真正的 TDD 是先写测试，再写代码。为什么要这样做？当你给 AI 一个明确的测试目标，它的表现会显著提升。
老师傅向你介绍了 TDD 工作流：
- 先写测试：基于预期的输入/输出对编写测试，明确告诉 AI 你在进行 TDD，避免它创建模拟实现
- 运行测试，确认失败：在这个阶段明确告诉 AI 不要编写任何实现代码
- 提交测试：当你对测试满意时，让 AI 提交测试
- 编写代码，直到测试通过：让 AI 编写通过测试的代码，指示它不要修改测试。通常需要几次迭代
- 提交代码：当你对更改满意时，让 AI 提交代码
你试了一次，发现写测试的过程其实就是在"设计接口"。当你写测试时，你会思考"这个方法应该接收什么参数、返回什么结果"，这个思考过程比直接写代码更重要。虽然刚开始觉得慢，但很快发现返工次数大幅减少。更重要的是，你发现测试其实是最好的"设计工具"，它迫使你在写代码之前就想清楚接口和逻辑。
老师傅告诉你，这种自动化还可以更进一步 —— 通过配置 Hooks，每当 AI 修改代码后，自动运行相关测试。你不需要手动敲命令，整个测试流程就自动完成了。
Hooks 自动化
老师傅预告："你可以配置 Git Hooks，让每次提交代码前自动运行测试。这样能及早发现问题，避免把有 bug 的代码提交到仓库。后续会详细讲解如何配置。"