128 lines
3.5 KiB
Python
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Python
"""
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QA Agent - 测试工程师智能体
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负责根据 SRS 生成自动化测试用例（Pytest 格式）
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"""
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from typing import Dict, Any
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from crewai import Agent, Task
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from models.qwen_config import get_llm
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def create_qa_agent() -> Agent:
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"""
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创建测试工程师智能体
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Returns:
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Agent: QA 智能体实例
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"""
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return Agent(
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role="高级测试架构师",
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goal="根据软件需求规格说明书 (SRS) 设计并生成完整的自动化测试用例",
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backstory="""你是一位拥有 8 年经验的高级测试架构师，擅长：
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1. 基于需求文档设计全面的测试策略
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2. 编写高质量的 Pytest 自动化测试脚本
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3. 覆盖单元测试、集成测试、端到端测试
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你的测试用例将作为开发实现的验证标准，务必保证覆盖率和可执行性。""",
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verbose=True,
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allow_delegation=False,
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llm=get_llm()
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)
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def create_qa_task(srs_document: str) -> Task:
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"""
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创建测试用例生成任务
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Args:
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srs_document: 软件需求规格说明书
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Returns:
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Task: QA 任务实例
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"""
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return Task(
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description=f"""
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请根据以下 SRS 文档，生成完整的自动化测试用例：
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【SRS 文档】
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{srs_document}
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【输出要求】
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请按照以下结构输出测试方案：
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## 1. 测试策略概述
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- 1.1 测试范围
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- 1.2 测试方法（单元测试/集成测试/E2E 测试）
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- 1.3 测试工具和技术栈
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## 2. 测试场景列表
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- 2.1 功能测试场景（对应每个功能性需求）
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- 2.2 边界值测试场景
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- 2.3 异常场景测试
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- 2.4 性能测试场景
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## 3. Pytest 测试代码
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为每个核心功能生成 Pytest 测试脚本，包含：
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```python
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# 测试文件：test_<feature>.py
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import pytest
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class Test<Feature>:
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\"\"\"<功能>测试类\"\"\"
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def test_<scenario>_(self):
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\"\"\"测试场景描述\"\"\"
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# Arrange - 准备测试数据
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# Act - 执行操作
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# Assert - 验证结果
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pass
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```
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## 4. 测试数据准备
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- 4.1 测试 fixtures
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- 4.2 Mock 数据
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- 4.3 测试数据库种子
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## 5. 测试执行说明
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- 5.1 运行命令
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- 5.2 环境要求
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- 5.3 预期通过率
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【注意事项】
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- 遵循 AAA(Arrange-Act-Assert)测试模式
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- 使用描述性的测试函数命名
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- 包含充足的断言验证
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- 考虑边界条件和异常情况
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""",
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expected_output="完整的测试方案和 Pytest 测试代码",
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agent=create_qa_agent()
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)
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def execute_qa_stage(srs_document: str) -> Dict[str, Any]:
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"""
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执行 QA 阶段任务
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Args:
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srs_document: 软件需求规格说明书
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Returns:
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Dict[str, Any]: 包含测试方案和执行结果
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"""
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qa_agent = create_qa_agent()
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qa_task = create_qa_task(srs_document)
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crew = Crew(
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agents=[qa_agent],
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tasks=[qa_task],
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verbose=True
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)
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result = crew.kickoff()
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return {
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"stage": "测试用例设计",
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"test_plan": result.raw,
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"status": "completed"
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}
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