大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。



大家好，我是洋子

在进入正题之前，先从软件交付模式变更的视角，说说为什么我们要给AI写Skill，如果只关心Skill怎么做的，可以直接滑到下面的内容

AI时代来临，软件的交付模式正在面临巨大转变

过去我们交付软件依赖 CI流水线基建：开发用git提交代码 → 触发CI流水线 → 编译打包 → 代码门禁（单测、SA等） → 测试门禁（提测准入任务，一般是跑自动化，校验准入Case是否签章等） → 部署测试环境 → QA测试 → 上线发布。

开发用git提交代码到代码仓库后，代码托管平台监听到有代码push，CI流水线就会自动触发一系列自动化任务

所有自动化任务都依赖CI流水线，一旦流水线某个job执行失败，如单测case执行失败，环境部署失败等，依赖人工处理，不需要人介入的部分，也是依赖人为设计的自动化脚本

此阶段AI的含量为0，主导者是人

后来，各种AI Agent或AI测试平台横空出世，我们到了人机协作模式，你有没有发现，CI流水线这样的基建，正在被弱化使用，甚至被Agent代替

完成工作任务通过与Agent采用自然语言对话（LUI）的形式进行，不再强依赖CI流水线，Agent 运行原理如下：

人定义意图 → 人编排 Workflow/ReAct 链路 → Agent 按规则执行

此阶段虽有AI参与，主导者还是人，人来设计框架 + 定义边界，Agent来负责执行决策，AI的角色是受约束的自主体——能自主规划，但在人划定的围栏内

而现在，大模型的能力已经足够强大（如Claude Opus 4.6、GPT 5.4 等等）， Claude Code、Codex、Gemini CLI 等AI工具已可以代替产品写PRD，UI做设计，开发写代码，QA做测试，运维做部署等等

此阶段人提供经验封装（Skill），AI负责自主编排，AI是主导执行者——人的经验以 Skill 形式"喂"给 AI，AI 决定何时、如何组合

所以我们写的Skill，本质就是"喂"给AI的经验，让AI获得某项技能。

想想最近很火的同事Skill，AI加载了这个Skill，就能化身成为同事的数字分身

我认为是自动化测试相关的Skill

既然是AI来主导，AI来代替人工测试是必须要解决的事情，这在以前，AI完全取代人工测试几乎是一件不可能的事情，但在AI时代，这一切正在发生

另外对于自动化测试，在AI时代，我认为UI自动化测试所带来的价值会高于接口自动化测试

为什么得出这个结论，除了一些互联网大厂还在区分服务端测试和客户端测试，现在越来越多的公司，一个QA要负责整个端到端的测试，并且客户端发现的Bug数量一般要远多于服务端的Bug，证明早在AI时代来临前，E2E测试重要性还是比服务端接口测试更高的

最近，接口自动化测试Skill 和 UI自动化测试Skill我都分别写了一套，两者在效果层面的对比如下：

接口自动化测试Skill ：很难发现业务逻辑Bug

通过读取接口文档或者读取代码库+Claude Rules规则（软件测试用例设计规范），能快速生成接口自动化测试用例，用Pytest框架管理用例，用Allure生成测试报告

运行AI生成的接口测试用例，我一看用例通过率100%，真的一点Bug都没有？但我点点点发现app明明有很多bug呀

分析了下为什么生成的接口测试用例无法发现业务问题，主要原因是AI不了解业务逻辑

AI生成接口自动化用例时，不能直接跟需求文档PRD关联，AI不知道PRD里的业务逻辑，仅仅通过接口文档，只能发现参数和返回值不符合预期，无法发现业务逻辑Bug

想想以前人工补充接口自动化测试用例，QA同学具备业务经验，都是了解接口参数如何进行关联，接口上下游都是什么，这样才能写出覆盖率更高的接口自动化用例

如果实在想通过AI生成的接口自动化测试能发现业务逻辑，我的想法是需要额外建设代码层面的知识图谱，加入白盒分析能力，获取接口调用链信息。图谱+接口文档作为上下文给到大模型，这样才能让LLM生成覆盖业务路径的测试用例，但构建知识图谱的成本本身就比较高

UI 自动化测试Skill：发现业务逻辑Bug的好帮手

UI 自动化可以从端到端的场景模拟用户的点击，所以天然就能发现和PRD实现不一致的业务逻辑

以往 UI 自动化往往因为业务快速迭代，导致元素定位不准确、稳定性较低，同时需要频繁人工维护用例，整体 ROI 偏低

AI 时代下情况有所变化

• 定位元素方面，对于 Web 开发或者Mac Electron的应用，可通过 CDP (Chrome DevTools Protocol)，直接访问应用的 DOM 结构，提升元素定位能力。
• 对于安卓应用，也可以通过uiautomator2拿到真实的DOM树结构
• 更关键的是，大模型具备一定的自修复能力，可以在执行失败时辅助分析原因并调整步骤，从而提高 UI 自动化可用性

接口自动化Skill不再本文讨论范围内，后续会单独出其他文章谈，对于UI 自动化测试有两种，一种是Web 自动化，另一种是APP自动化

调研后发现，Web UI自动化测试选择方案很多，我之前也写过使用，另外还有playwright-skill 以及browser_use这样的新框架（等我实操后再来分享效果）

而APP UI 自动化测试，由于APP内有各种各样业务逻辑，往往稳定性不高，但公司的产品一般都是有APP，APP 自动化测试也是需要解决的重点

目前还没有看到成熟APP 自动化测试AI Agent Skill方案，于是前段时间我自己实现了APP自动化测试 Skill

Skill 整体设计

对于Skill的整体设计，我拆分了两个Skill

这样设计的原因是，我仍然采用传统的元素定位方式DOM树+XPATH，先获取到每个页面的真实DOM树，这样生成出来的自动化测试用例才是真实可用的，另外不需要在每次生成自动化的时候都去执行全量DOM获取

如果不提供真实DOM树，大模型会自行推断，但自行推断生成出来的Case往往不可用，还得反复修改

为什么定位元素不用视觉定位框架？

我的核心使用诉求是AI来代替人工测试，不只是回归测试，冒烟和模块测试都交给AI，所以执行速度不能太慢

而字节Midscene.js靠纯视觉定位框架痛点问题就是执行速度慢，因为每次执行Case都要过大模型，另外纯自然语言描述Case看似灵活，实则难管理

如果自动化只是用来做例行回归，接受跑一晚上第2天来看结果，这种使用场景倒是比较适合用Midscene.js ，有使用过Midscene.js的同学可以评论区留言说下使用感受

先执行dump-ui Skill再执行prd-to-test Skill生成APP自动化测试用例

dump-ui skill： 获取真实DOM树

使用前置条件：

加载skill方法：

• 把skill原文件放在~/.claude/commands/目录下，Claude Code会自动加载skill里面的dump-ui.md文件内容，skill原文件进

使用方法：

打开Claude Code VSCode插件引用文件作为上下文或者Claude Code命令行，输入/dump-ui 自己的需求

第一次使用需要输入应用包名，属于前置信息，比如获取应用包名等，知道包名后AI才能调用ADB打开应用，包名属于配置信息，AI自己会固化在生成的配置文件中

dump-ui Skill有两个功能说明：

在执行前CC会让你选择执行的模式，我这里安装第一种（扫描已有页面）并且跳过未登录页面

等待全量Dump任务完成，AI会自动帮你写一个全量dump脚本，自动执行脚本保存DOM树

全量Dump完毕后，会在data/ui-dumps文件夹里面存放该app的所有页面的dom信息

如果执行该Skill时，某个页面DOM已经存在，会创建带版本号（V2，V3，..）的xml文件，后续在使用生成用例Skill时，会选择使用最新版本的页面DOM

执行完毕后会有一个UI Dump 更新报告，提示哪些页面DOM进行了版本变更，部分页面可能存在获取DOM失败的情况，可以让Cluade 编写补救脚本或者给到页面的正确导航路径，重新获取，也可以选择先跳过

prd-to-test Skill ：生成APP 自动化测试用例

先加载prd-to-test Skill，加载方式同上（skill原文件进测试开发学习圈获取）

在Claude Code命令行窗口，执行/prd-to-test 需求文档本地路径就可以开始生成APP自动化测试用例

如果PRD文档过大，Skill会让Claude Code按APP功能模块维度返回，让用户选择本次要生成case的模块，先跑通一个模块后，再去生成其他模块的case

执行到用例设计环节，Skill里面描述了软件测试用例设计规范，按照6层纬度去生成测试用例

UI自动化测试用例生成完成后，会在tests目录按模块维度生成UI自动化测试脚本，我这里已经生成了4个模块，所以有4个自动化脚本文件，每个脚本文件包含（50-100个case）

刚刚生成的是test_m4_messaging.py，生成完毕后Claude Code自动验证刚刚生成的Case，给出生成报告

连接真机，执行自动化测试脚本，会产出Allure测试报告，测试报告自动填充前置步骤，测试步骤，测试截图等信息

部分不好执行的场景（比如打开相册，麦克风授权，删除好友等）脚本自动标记skip跳过，这时由人工测试来覆盖

PS：初次执行生成Case可能会有些错误，AI会启动自修复环节后重新执行测试，如图我第一次运行某模块Case成功率只有约5%，经过AI自修复后，成功率提升到97%

Allure测试报告-Case通过率

最后在实践AI代替人工测试的过程，有几点跟大家分享

对AI的信任

AI生成出来的Case是否是有效的，目前现阶段通过我的实践来看，粗估是80%首次AI生成出来Case可用，经过AI自修复后，部分功能的Case可以达到100%可用（我用的是Claude Opus 4.6 模型，业界公认最好的模型之一）

那这100% 可用的Case里面，是否有无效操作，或者执行不到位的情况？

的确存在，现阶段即使AI 认为通过的Case，我还是会人工核实检查一遍，便于后续继续优化Skill，对于有明显错误的Case让AI再次进行调整

部分元素无法定位

AI在修复UI自动化测试用例过程中，部分元素可能无法定位（比如点击按钮，弹Tab，Tab上选项无法定位），最后只能用坐标或者ADB命令来定位，一些异常场景AI踩坑的经验，可以写进skill，方便下次AI快速解决

对于交互逻辑比较复杂，跨页跨端的场景，传统DOM树遍历的方式可能会存在无法定位到太深的元素，或者遍历深度不足，比如一个下单流程，有选品-》加购物车-》支付等这样比较长的链路，最后的支付流程可能很难被遍历到

这样的场景还是需要人工来测试或者结合一些其他的UI自动化测试框架，比如Airtest等视觉定位框架

工作流转化

我现在的工作模式已经转为AI辅助QA的工作模式，通过一系列的Skill，让AI主导测试

用AI后效率到底提升了多少？

试想原来我一个需求写用例要0.5天，人工测试要3天，而现在AI 30分钟比用例生成完，30分钟完成自动化测试脚本执行，算上调整case时间1个小时，不到1天就能完成一轮测试（仅举例，具体提效时间由不同需求&流程有所区别）

AI辅助QA的模式仍然不是终点，skill命令执行目前还需要人来触发

能否完全交给AI，执行完AI给我测试报告，我只来验收结果？

这正是我目前还在探索的事情，利用OpenClaw等Agent，把工作流完全交给AI自主完成，当然在实现这一切以前，先需要把skill这样的单点能力完善好，后续交给AI才能更加顺利

本文中涉及的两个Skill，已经放在里面了，欢迎进圈获取

学习圈子26年全新发布AI测试知识库，将会专注更新AI测试相关技术和知识点，保障社区内每位同学跟上AI时代潮流，目前已更新（LLM+RAG测试用例生成平台），Claude Code使用教程，OpenClaw使用教程，Agent Skills 持续更新中