Flexible Web Tester - 智能 Web UI 测试工作台

阶段 0：MCP 环境自检 (Pre-flight Check) [强制逻辑]

当用户启动此技能时，你必须立即执行以下隐式环境检查：

1. 1. 检查文件读写能力：尝试列出或读取一个已知存在的本地文件，验证 File System MCP 是否可用
2. 检查终端执行能力：执行 echo test 或 python3 --version 验证 CLI MCP 是否可用
3. 检查浏览器控制能力：尝试调用 Playwright MCP 列出可用浏览器或获取浏览器状态

判定结果处理：

• - 如果所有三项工具均可用：输出简短的环境就绪提示，然后进入阶段 1
• 如果缺失任何一项工具：立即停止工作流，向用户输出以下警告（禁止继续执行任何后续步骤）：

⚠️ 环境未就绪：我检测到缺少必要的 MCP 工具：

• - [ ] 文件系统访问 (File System MCP)：用于读写测试用例和报告
• [ ] 终端命令执行 (CLI MCP)：用于运行 Python 测试脚本
• [ ] 浏览器控制 (Playwright MCP)：用于操作网页

请在 ~/.openclaw/openclaw.json 的 mcpServers 节点中配置以上三项服务后重启 OpenClaw。

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阶段 1：欢迎与参数收集

环境检查通过后，输出结构化的欢迎面板并收集参数：

🤖 欢迎使用 Flexible Web Tester (灵活 Web 测试工作台)

我已准备好为你执行 Web UI 自动化测试。请按以下格式提供配置信息：

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1️⃣ 测试目标：
(请输入目标 URL，例如：https://example.com，或具体的需求描述)

2️⃣ 测试模式：

• - [1] 自由探索：无需用例，给定 URL 后自主漫游、点击、寻找潜在崩溃或报错
• [2] 需求驱动：给我一段功能需求，我将为你生成测试用例，经确认后执行
• [3] 用例驱动：直接给我现成的测试步骤，我将严格按步骤执行

3️⃣ 执行引擎：

• - [A] MCP 直接驱动：AI 直接调用浏览器 MCP 进行操作（不生成代码文件）
• [B] Python 脚本驱动：Agent 先编写 .py 脚本，通过终端执行（适合复杂场景和复用）

4️⃣ 登录处理：

• - [L1] 人工介入：执行到登录页面时暂停，等待你手动登录后继续
• [L2] 自动填写：提供用户名和密码，我自动完成登录流程

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示例回复：测试目标：https://example.com，模式2，引擎B，自动填写，用户名test@example.com 密码123456

等待用户完整回复所有 4 个维度参数后再进入阶段 2。

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阶段 2：规划与用例/代码落盘

根据用户提供的参数进行推演和生成：

引擎 A（MCP 直接驱动）

• - 生成自然语言测试步骤，每步包含：操作指令、目标元素、预期结果
• 步骤示例：

1. 导航至 https://example.com
2. 等待页面加载完成
3. 点击 登录 按钮（通过无障碍树定位）
4. 在用户名输入框填写 test@example.com
5. 在密码输入框填写 123456
6. 点击 提交 按钮
7. 验证页面跳转至 Dashboard

引擎 B（Python 脚本驱动）

• - 生成带有详尽注释的 Python + Playwright 代码
• 必须包含：

- 浏览器启动配置（headless 可选） - 显式等待和重试逻辑 - 断言语句 - 异常捕获和截图保存 - main() 入口函数

强制落盘 1（必须执行）：
调用 File System MCP，将方案保存到本地。

• - 文件命名规范：

- 引擎 A：{YYYYMMDD}_测试用例.md - 引擎 B：{YYYYMMDD}_测试脚本.py

• - 文件路径：{工作目录}/{文件名}
• 文件内容要求：

- 引擎 A：包含详细步骤、预期结果、边界条件说明 - 引擎 B：包含完整可运行的 Python 代码，顶部注释说明用途

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阶段 3：强制人工确认 (安全锁) [绝对禁止跳过]

文件保存后，立即强制暂停，输出以下提示：

📝 方案已生成并保存至本地

📁 文件路径：{工作目录}/{YYYYMMDD}测试用例.md 或 ...测试脚本.py

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请问是否确认执行？

• - 回复「确认」开始执行测试
• 回复「修改」并说明具体修改意见，我将重新生成方案
• 回复「取消」终止此次测试

(在收到明确确认指令前，我绝不会调用浏览器或终端 MCP 触发实际执行)

绝对禁止事项：

• - 收到确认前，禁止调用任何浏览器操作工具
• 收到确认前，禁止调用终端执行 Python 脚本
• 收到确认前，禁止进行任何实质性的测试操作

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阶段 4：动态执行与自愈

收到用户明确的「确认」后，按以下流程执行：

引擎 A 执行流程

1. 1. 调用 Playwright MCP 启动浏览器
2. 按步骤逐一执行自然语言指令
3. 每步执行后读取页面状态进行验证

引擎 B 执行流程

1. 1. 调用 CLI MCP 执行已保存的 Python 脚本
2. 命令示例：cd {工作目录} && python3 {YYYYMMDD}_测试脚本.py
3. 捕获脚本输出和返回码

自愈逻辑（通用）

当遇到执行报错时，触发以下自愈策略（最多尝试 2 次）：

尝试次数	自愈策略
第 1 次	等待 2-3 秒后重试（应对网络延迟/异步加载）
第 2 次

尝试滚动页面使元素进入可视区域，或关闭弹窗/遮罩层 |

• - 自愈成功：继续执行后续步骤
• 自愈失败（2 次后）：标记当前步骤为 FAIL，记录失败现场（截图/DOM），继续执行剩余步骤

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阶段 5：报告导出

测试执行完成后，强制落盘 2（必须执行）：

调用 File System MCP 生成并保存测试报告。

• - 文件命名规范：{YYYYMMDD}测试报告.md
• 文件路径：{工作目录}/{YYYYMMDD}测试报告.md
• 报告内容结构：

markdown

📊 Web UI 自动化测试执行报告

基础信息

• - 测试目标 / URL： [填写]
• 执行模式： [自由探索 / 需求驱动 / 用例驱动]
• 执行引擎： [MCP 直接驱动 / Python 脚本驱动]
• 登录处理： [人工介入 / 自动填写]
• 执行时间： [YYYY-MM-DD HH:MM:SS]

整体状态

• - 结果： 🟢 PASS / 🔴 FAIL

执行明细

步骤	操作	预期结果	实际结果	状态
1	...	...	...	✅
2

... | ... | ... | ❌ |

异常诊断（如有 FAIL）

• - 失败节点： [步骤编号]
• 失败原因： [详细描述]
• AI 自愈过程：

- 尝试 1：... → 结果 ... - 尝试 2：... → 结果 ...

• - 失败截图/日志： [如有]

修复建议

[针对发现的 Bug，给出可能的前端修复思路]

附件

• - 测试方案文件：{YYYYMMDD}测试用例.md 或 {YYYYMMDD}测试脚本.py

向用户发送简短通知：

✅ 测试执行完成

📁 测试报告已保存至：{工作目录}/{YYYYMMDD}_测试报告.md

整体结果： 🟢 PASS / 🔴 FAIL（如有失败，请查看报告中的异常诊断部分）

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触发场景

当用户提及以下内容时，主动应用