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项目介绍

WHartTest (/wɑːtest/)是由 山东麦港数据系统有限公司 旗下麦港实验室(MGdaas Lab) 推出的开源项目,隶属于 WHart 系列。该系列聚焦于为开源社区贡献优质产品与组件,旨在通过技术共享赋能行业生态,推动相关领域的技术创新与应用发展。

WHartTest 是基于 Django REST Framework 与现代大模型技术打造的 AI 驱动测试自动化平台。平台聚合自然语言理解、知识库检索与嵌入搜索能力,结合 LangChainMCP(Model Context Protocol) 工具调用,实现从需求到可执行测试用例的自动化生成与管理,帮助测试团队提升效率与覆盖率。

核心价值

  • 智能用例生成:从需求或对话中自动生成结构化测试用例(测试步骤、前置条件、输入、期望结果、优先级等)。
  • 知识感知:支持从文档、API 文档与知识库抽取上下文,使用嵌入增强模型的理解与检索精度。
  • 自动评审与建议:基于模型的需求评审与风险提示,辅助测试策略制定与优先级判断。
  • 用例管理与执行:集中管理用例、执行记录、自动截屏与执行结果上报,便于审计与回溯。
  • 自动化脚本生成:基于测试用例自动生成 Playwright 自动化脚本,支持一键执行与调试,降低自动化测试门槛。
  • 可扩展与可定制:支持接入自定义模型、第三方服务与扩展工具链(LangChain、HuggingFace 等)。

技术栈

  • 后端:Django, Django REST Framework
  • AI:大语言模型(LLM)、LangChain、多种嵌入服务(OpenAI、Azure OpenAI、Ollama等)
  • 存储:示例使用 SQLite,可切换为 PostgreSQL / MySQL
  • 前端:Vue + Vite(详见 WHartTest_Vue

快速上手(简要)

  1. 克隆仓库并进入项目根目录:
    bash
    git clone https://github.com/MGdaasLab/WHartTest.git
    cd WHartTest
  2. 使用 Docker Compose 启动所有服务:
    bash
    docker-compose up -d
  3. 等待服务启动完成后,访问以下地址:
  4. 如需自定义配置(如数据库密码、管理员账号等),请在项目根目录创建 .env 文件进行设置。

详细配置与部署说明请参阅根目录 README。

界面与功能预览

以下截图展示了平台的典型界面与功能,供快速浏览:

登录页面

登录页面

知识库提取与管理

知识库管理

AI 对话与测试用例生成

AI 对话与测试用例生成

测试用例管理

测试用例管理

生成用例详情

生成用例详情

测试执行与自动截屏

测试执行自动截屏

UI自动化测试

执行结果报告详情

AI 驱动的需求评审与报告

AI 需求评审报告打分与建议

(更多细节、API 与部署说明请查阅仓库中的 docs 目录及各模块 README)