TestGPT-多环境QA测试平台

使用Agno框架和模型上下文协议（MCP）集成完成AI代理示例。包括Slack机器人程序、网络自动化、后端API测试、文档查找和文件系统操作。

将简单的Slack消息转换为完整的跨浏览器、跨设备和跨网络测试矩阵。TestGPT的行为就像一个专业的手动QA工程师，在多个环境中自动测试您的站点，并对故障进行优先级排序。

特性

核心能力

AI驱动：使用克劳德十四行诗4进行智能任务理解
多个MCP服务器：Context7文档、文件系统、Playwright网络自动化
基于PR的上下文测试：使用部署URL自动测试GitHub PR
动态后端API测试：从repos/PR自动测试任何用户API
Slack集成：具有网络自动化和API测试的生产机器人
持续会话：跨任务维护状态
代码覆盖率：MCDC分析和智能停止条件

多环境测试

10个视口配置文件 （iPhone SE→ 桌面超宽）
4个浏览器引擎 （Chrome、Safari、Firefox、Edge）
3网络条件 （正常、3G速度慢、片状）
自动矩阵扩展 （一个请求→ N次试运行）
真正的剧作家MCP执行 （实际浏览器，而非嘲笑）

智能测试计划

自然语言解析 来自Slack
确定性测试流程 有客观的检查点
自动场景持久化 用于重新运行
故障优先级 （P0严重→ P2边缘情况）
基于覆盖范围的停车条件 MCDC分析

综合报告

格式化Slack摘要 环境崩溃
按维度统计 （按视口、浏览器、网络）
可采取的下一步行动 用于解决问题
证据收集 （屏幕截图、控制台错误）
HTML/JSON覆盖率报告

测试持久性和重新运行

测试库：将AI生成的测试保存到数据库
配置模板：可重复使用的测试配置（回归、冒烟、移动等）
使用不同的设置重新运行：更改浏览器、视口、网络条件
执行历史：跟踪所有具有详细结果的测试运行
批处理执行：使用相同的配置运行多个测试
REST API：用于测试管理的完整后端API
现代仪表板：Next.js UI用于测试库和执行跟踪

______________________________________________________________________

快速开始

完成设置（建议使用3个终端）

终端1：启动后端API

./scripts/START_EVERYTHING.sh

后端运行时间：http://localhost:8000

终端2：启动Slack Bot

./scripts/START_SLACK_BOT.sh

Bot连接到Slack工作区并监听命令。

终端3：启动前端（可选）

cd frontend
npm run dev

前端运行于：http://localhost:3000

替代方案：测试演示（不需要Slack/MCP）

python scripts/test_testgpt.py

这展示了模拟结果的完整流程。

Slack命令示例

# Basic testing
@TestGPT test pointblank.club responsive on safari and iphone
@TestGPT run checkout flow on chrome desktop and ipad under slow network

# PR-based testing with coverage
@TestGPT test this PR https://github.com/owner/repo/pull/123 with coverage

# Custom instructions
@TestGPT Test github.com, are you able to view the repositories of SkySingh04?

# Scenario management
@TestGPT list scenarios
@TestGPT re-run last test
@TestGPT re-run pointblank responsive test

# Backend API testing
@TestGPT test the backend API health
@TestGPT run smoke tests on all endpoints

______________________________________________________________________

安装

1.安装依赖项

pip install -r requirements.txt
npx playwright install

2.配置环境

cp .env.example .env

所需的环境变量：

ANTHROPIC_API_KEY -从console.anthropic.com获取
SLACK_BOT_TOKEN -您的Slack机器人令牌（xoxb-…）
SLACK_APP_TOKEN -您的Slack应用令牌（xapp-…）
GITHUB_TOKEN -（可选）用于发布公关评论

3.初始化数据库（用于测试持久性）

python coverage/cli.py init

4.验证浏览器安装

./scripts/ENSURE_BROWSERS_INSTALLED.sh

______________________________________________________________________

覆盖系统

TestGPT包括一个具有MCDC（修改条件/决策覆盖）分析的全面代码覆盖系统。

特性

MCDC分析：分析安全关键系统的复杂布尔条件
覆盖范围跟踪：测试执行期间的实时覆盖率监控
智能停止条件：多标准决策（阈值、MCDC、平稳期）
报告生成：HTML、JSON和摘要格式
数据库持久性：SQLite存储覆盖率运行和分析

快速开始覆盖

# Initialize coverage database
python coverage/cli.py init

# Analyze MCDC requirements
python coverage/cli.py analyze-mcdc examples/sample_mcdc.py

# Run end-to-end test
python scripts/test_coverage_system.py

在Slack中使用覆盖率

@TestGPT test PR https://github.com/owner/repo/pull/123 with coverage

机器人将：

分析PR变化
使用覆盖率跟踪执行测试
评估MCDC要求
达到覆盖阈值（默认80%）时停止
生成HTML覆盖率报告
将摘要发布到Slack，覆盖率为%

覆盖范围报告

在覆盖率测试后，报告将保存到：

HTML报告: ./coverage_reports/coverage-{run-id}.html
Slack中的位置：测试摘要中显示的路径

配置预设

有三个质量级别可供选择：

允许（50%覆盖率）：

config = CoverageConfig.permissive()
# Fast iteration, quick feedback

默认值（80%覆盖率）：

config = CoverageConfig.default()
# Balanced quality and speed

严格（100%覆盖+MCDC）：

config = CoverageConfig.strict()
# Safety-critical, production-ready

MCDC分析

MCDC需要用于：

航空软件（DO-178C）
汽车系统（ISO 26262）
医疗器械
安全关键代码

例子：

# Complex authentication logic
if user.is_authenticated and (user.is_admin or resource.is_public):
    grant_access()

# MCDC Analysis Results:
# - Conditions: 3
# - Required Tests: 4 (not 8)
# - Truth Table Rows: 8
# - MCDC Achievable: Yes

停止条件

在以下情况下，系统停止测试：

达到覆盖阈值 （默认值为80%）
MCDC满意 （所有条件均已独立测试）
检测到高原 （连续5次测试无改善）
时间限制已超过 （默认60分钟）
已达到最大测试次数 （默认100个测试）

文档

全覆盖系统文档：

建筑: coverage/README.md
入门指南: coverage/GETTING_STARTED.md
实施状态: coverage/IMPLEMENTATION_STATUS.md
演示指南: COVERAGE_DEMO_GUIDE.md
生产准备就绪: PRODUCTION_READINESS_REPORT.md

______________________________________________________________________

测试持久性和重新运行

特性

测试库

将所有AI生成的测试保存到SQLite数据库
在web仪表板中查看已保存的测试
按名称、URL、标签搜索和筛选测试
每个测试的执行历史

配置模板

创建可重用的测试配置
标准预设（回归、烟雾、移动等）
自定义浏览器/视口/网络组合
并行执行设置

重新运行功能

从前端仪表板重新运行测试
从Slack重新运行 @TestGPT re-run [test name]
使用不同的配置重新运行
批量重新运行多个测试

执行跟踪

完整的执行历史记录
状态跟踪（挂起、正在运行、已通过、失败）
执行日志和屏幕截图
性能指标和统计数据

使用测试持久性

通过前端

打开http://localhost:3000/test-图书馆
查看所有已保存的测试
点击“查看”查看测试详情
点击“运行”以执行/重新运行

通过Slack

# List saved tests
@TestGPT list scenarios

# Re-run a specific test
@TestGPT re-run login test

# Re-run last test
@TestGPT re-run last test

# Re-run with different config
@TestGPT re-run checkout flow browser:firefox viewport:mobile

通过API

# List all tests
curl http://localhost:8000/api/tests

# Get test details
curl http://localhost:8000/api/tests/{test_id}

# Re-run test
curl -X POST http://localhost:8000/api/tests/{test_id}/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"triggered_by": "manual"}'

# View execution history
curl http://localhost:8000/api/tests/{test_id}/history

数据库模式

七张主要桌子：

test_suites -测试定义
test_executions_v2 -执行记录
configuration_templates -可重复使用的配置
execution_steps -逐步取得成果
pr_test_runs -基于PR的测试跟踪
pr_test_metrics -PR测试统计
覆盖率表（7个附加表）

文档

有关测试持久性的完整文档：

用户指南: USER_GUIDE_RERUN.md
验证报告: VALIDATION_REPORT.md
修复摘要: FIX_SUMMARY.md
Slack集成: SLACK_RERUN_AND_DB_FIXES.md

______________________________________________________________________

动态后端API测试

使用零配置测试来自repos、分支或PR的任何用户提交的后端API。

主要特点

零配置：使用一行代码测试任何API
OpenAPI反思：自动提取API规范
MCP包装生成：动态创建FastMCP工具
存储库支持：克隆、测试和清理GitHub存储库
CI/CD就绪：非常适合自动化测试管道
多框架：适用于FastAPI、Flask、Django

建筑

User Input (Repo URL + Branch/PR)
         ↓
RepoManager: Clone & Install
         ↓
APIDiscoveryService: Load App & Extract OpenAPI
         ↓
MCPGenerator: Generate @mcp.tool() Code
         ↓
DynamicServerManager: Start API + MCP Servers
         ↓
Agno Agent: Test via MCPTools
         ↓
Results + Cleanup

用法示例

from dynamic_backend_testing import DynamicBackendOrchestrator

orchestrator = DynamicBackendOrchestrator()

# Test a GitHub repo
result = await orchestrator.test_repo(
    repo_url="https://github.com/user/api-repo",
    branch="feature-branch",
    test_suite="comprehensive"
)

# Test a pull request
result = await orchestrator.test_repo(
    repo_url="https://github.com/user/api-repo",
    pr_number=123
)

# Test local API
result = await orchestrator.test_local(
    api_path=Path("/path/to/local/api"),
    app_module="main:app"
)

CI/CD集成

# GitHub Actions
python examples/test_pr.py \
  --repo ${{ github.repository }} \
  --pr ${{ github.event.pull_request.number }}

# GitLab CI
python examples/test_pr.py \
  --repo $CI_REPOSITORY_URL \
  --pr $CI_MERGE_REQUEST_IID

文档

有关完整文档：

系统概述: dynamic_backend_testing/README.md
例子: examples/README.md

______________________________________________________________________

浏览器设置

所有Playwright浏览器（Chromium、WebKit/Safari、Firefox）都会自动安装和配置。

状态

铬: ✅ 工作
WebKit/Safari: ✅ 正在工作（已修复！）
火狐: ✅ 工作

浏览器位置

~/Library/Caches/ms-playwright/
├── chromium-1198/
├── webkit-2215/
├── firefox-1495/
└── mcp-webkit → webkit-2215 (symlink)

自动设置

./scripts/ENSURE_BROWSERS_INSTALLED.sh

此脚本：

安装所有Playwright浏览器（如果缺少）
检测最新浏览器版本
验证浏览器二进制文件是否存在
创建/修复MCP符号链接
配置Playwright浏览器链接
运行全面的验证检查

测试浏览器

# Test Chrome
python test_testgpt.py test "https://example.com" browser:chrome

# Test Safari
python test_testgpt.py test "https://example.com" browser:safari

# Test Firefox
python test_testgpt.py test "https://example.com" browser:firefox

故障排除

如果您看到“浏览器未安装”错误：

# Run setup script
./scripts/ENSURE_BROWSERS_INSTALLED.sh

# Or manually reinstall
npx playwright install chromium webkit firefox

文档

浏览器设置完成: BROWSER_SETUP_COMPLETE.md
Safari/WebKit修复: SAFARI_WEBKIT_FIX_COMPLETE.md

______________________________________________________________________

示例与演示

Slack机器人（生产）

文件: slack_agent.py

带有Playwright MCP的生产就绪Slack机器人
对渠道提及做出回应
执行web自动化任务和PR测试
将结果发布回Slack

代理示例(`examples/`)

01_basic_context7_agent.py -使用Context7 MCP查找文档
02_filesystem_agent.py -文件操作
03_multi_agent_team.py -多智能体协调
04_streamlit_app.py -用于代理交互的Web UI
05_playwright_mcp_agent.py -持续浏览器会话
demo_google_search.py -谷歌搜索自动化
demo_persistent_session.py -多步浏览器任务
test_github_repo.py -测试任何GitHub存储库
test_pr.py -测试拉取请求（CI/CD就绪）

测试脚本(`scripts/`)

test_testgpt.py -完整的端到端测试演示
test_coverage_system.py -覆盖系统验证
test_api_endpoints.py -API终点测试
test_api_key.py -验证API密钥
test_mcp_connection.py -测试MCP服务器连接
verify_installation.py -安装验证

运行示例

# Run agent examples
python examples/01_basic_context7_agent.py
python examples/demo_google_search.py

# Run Streamlit app
streamlit run examples/04_streamlit_app.py

# Run tests
python scripts/test_testgpt.py
python scripts/test_coverage_system.py

______________________________________________________________________

配置

添加新视口

编辑 config.json:

{
  "viewports": {
    "your-custom-viewport": {
      "name": "your-custom-viewport",
      "display_name": "Your Custom Device",
      "playwright_device": null,
      "mcp_launch_args": ["--viewport-size=375x667"],
      "width": 375,
      "height": 667,
      "device_scale_factor": 2.0,
      "is_mobile": true,
      "device_class": "Custom Device"
    }
  }
}

覆盖范围配置

在中编辑覆盖阈值 testgpt_engine.py:

config = CoverageConfig.default()  # 80% threshold
# or
config = CoverageConfig.strict()   # 100% threshold
# or
config = CoverageConfig.permissive()  # 50% threshold

______________________________________________________________________

基于PR的测试

运作原理

当您通过Slack测试PR时，系统：

获取公关背景 来自GitHub API

- PR元数据（标题、作者、描述、标签） - 使用逐行差异更改文件 - 相关问题和验收标准 - CI/CD状态检查

检测部署URL

- 在PR评论中搜索部署URL - 检查CI/CD状态检查（Vercel、Netlify等） - 验证部署是否可访问（HTTP 200）

分析代码库

- 检测项目类型（前端、后端、全栈） - 识别技术栈（Next.js、React、FastAPI等） - 阅读package.json、requirements.txt、README

生成测试场景 基于更改的文件

- 如果UI组件发生了变化→ UI组件测试 - 如果API路线发生变化→ API功能测试 - 如果样式更改→ 视觉回归测试 - 始终根据PR描述测试验收标准

执行测试 与剧作家

- 在部署URL上运行浏览器自动化测试 - 仅测试更改，而不是整个网站 - 捕获屏幕截图和控制台错误 - 可选择跟踪代码覆盖率

报告结果 转到Slack和GitHub（可选）

- 通过/失败状态，包括场景细分 - 详细的故障消息 - 覆盖百分比（如果启用） - 持续时间和环境信息

GitHub令牌设置

将测试结果作为PR注释发布（可选）：

首选https://github.com/settings/tokens
使用生成新令牌 repo 范围
添加到 .env:

   GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here

如果没有令牌，TestGPT仍然可以：

读取公共公关数据
分析代码更改
对部署URL运行测试
将结果发布到Slack

______________________________________________________________________

API 参考

后端运行后，访问交互式API文档：

Swagger用户界面: http://localhost:8000/docs
ReDoc: http://localhost:8000/redoc

主要终点

测试管理

POST /api/tests -创建测试套件
GET /api/tests -列出测试套件
GET /api/tests/{id} -获取测试详细信息
PUT /api/tests/{id} -更新测试套件
DELETE /api/tests/{id} -删除测试套件

测试执行

POST /api/tests/{id}/run -执行/重新运行测试
POST /api/tests/batch/run -批量重新运行
GET /api/executions -列出执行情况
GET /api/executions/{id} -获取执行详细信息
GET /api/tests/{id}/history -获取执行历史记录

配置

GET /api/configs -列出配置
POST /api/configs -创建配置
GET /api/configs/{id} -获取配置
PUT /api/configs/{id} -更新配置
DELETE /api/configs/{id} -删除配置

统计与健康

GET /api/statistics -获取总体统计数据
GET /health -检查API运行状况

迁移

POST /api/migrate/json-to-db -将JSON场景迁移到数据库

______________________________________________________________________

生产状态

测试结果摘要

覆盖系统: ✅ 生产就绪

端到端测试: ✅ 全部通过（5/5间套房）
MCDC边缘保护套: ✅ 全部通过（13个边缘案例）
数据库测试: ✅ 全部通过（5种情况）
总测试：30+综合测试
失败: 0

后端API: ✅ 操作（10/12个端点工作）

健康检查: ✅ 通过
测试管理: ✅ 通过
执行跟踪: ✅ 通过
配置: ✅ 通过
统计: ⚠️ 小问题

前端: ✅ 可操作的

测试库: ✅ 工作
测试执行: ✅ 工作
仪表盘: ✅ 工作
数据库模式: ✅ 固定的

浏览器支持: ✅ 所有浏览器均正常工作

铬: ✅ 准备
WebKit/Safari: ✅ 准备就绪（已修复！）
火狐: ✅ 准备

主要成就

✅ 完成第一阶段 -所有仪表组件均已实施
✅ 复杂的MCDC分析 -处理复杂的布尔条件
✅ 智能停止逻辑 -多标准决策
✅ 灵活的配置 -预设和自定义配置
✅ 数据库基础 -完整的架构和操作
✅ CLI工具 -功能齐全的命令行界面
✅ 综合文档 -README、入门、状态文档
✅ 浏览器设置 -已安装并验证的所有浏览器
✅ 测试持久性 -具有重新运行功能的完整CRUD
✅ Slack集成 -通过重新运行命令完成

文档

生产准备报告：

覆盖系统: PRODUCTION_READINESS_REPORT.md
测试完成: TESTING_COMPLETE_SUMMARY.md
最终状态: COVERAGE_FINAL_STATUS.md
验证报告: VALIDATION_REPORT.md

______________________________________________________________________

故障排除

常见问题

1.未找到浏览器

Error: Browser specified in your config is not installed

解决方案：

./scripts/ENSURE_BROWSERS_INSTALLED.sh

2.前端500错误

检查：

后端API正在端口8000上运行
前端正在端口3000上运行
数据库架构正确

解决方案：

# Restart backend
pkill -f uvicorn
python -m uvicorn backend.api.main:app --reload &

# Restart frontend
cd frontend && npm run dev

3.测试未在库中显示

检查数据库：

sqlite3 frontend/lib/db/testgpt.db "SELECT COUNT(*) FROM test_suites;"

运行健康检查：

python scripts/db_health_check.py

4.重新运行命令不起作用

验证命令格式：

# These work:
@TestGPT re-run test-name
@TestGPT rerun test-name
@TestGPT run test-name again
@TestGPT re-run last test

# These don't:
@TestGPT re run test-name (space in "re run")

5.保险报告缺失

检查位置：

ls -la ./coverage_reports/

手动生成：

python coverage/cli.py run https://github.com/test/repo default

调试

查看日志

所有执行日志都保存到：

logs/testgpt-debug-YYYYMMDD-HHMMSS.log （带时间戳）
logs/latest.log （符号链接到最新）

# View latest log
cat logs/latest.log

# Search for patterns
cat logs/latest.log | grep "Test Outcome:"
cat logs/latest.log | grep "Coverage:"

数据库查询

# Connect to database
sqlite3 frontend/lib/db/testgpt.db

# List test suites
SELECT id, name, created_at FROM test_suites ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;

# View executions
SELECT id, status, execution_time_ms FROM test_executions_v2 ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;

# Check coverage runs
SELECT * FROM coverage_runs ORDER BY started_at DESC LIMIT 5;

验证脚本

# Verify coverage system
./VERIFY_COVERAGE.sh

# Test API endpoints
python scripts/test_api_endpoints.py

# Database health check
python scripts/db_health_check.py

______________________________________________________________________

Bug修复和最新更新

覆盖系统

✅ 数据库唯一约束 -修复了save_concoverage_run（）使用合并的问题
✅ 测试脚本ID -已更改为唯一的UUID
✅ 验证脚本 -更新了Python 3.9的依赖性检查+

浏览器设置

✅ Safari/WebKit -添加了PLAYWRIGHT_BROWSERS_PATH环境变量
✅ 可执行路径 -为WebKit浏览器添加了显式路径
✅ Symlink创建 -创建了mcp-webkit符号链接以实现兼容性

前端

✅ 架构对齐 -固定表名（testexecutions→ 测试执行v2）
✅ 配置模板 -添加了配置模板架构
✅ 字段名称 -已更正错误消息→ 错误详细信息等。
✅ TypeScript修复 -添加了显式类型注释

Slack集成

✅ 重新运行命令 -添加了“上次测试”关键字处理
✅ 环境矩阵 -固定参数名称（网络而不是network_conditions）
✅ 数据库持久性 -添加了_save_execution_to_database（）方法
✅ 事件重复数据删除 -添加了事件ID跟踪
✅ 旧事件筛选 -添加了5分钟时间戳截止

测试迁移

✅ 完全迁移 -将所有测试步骤从JSON迁移到数据库
✅ 包括测试步骤 -修复了包含流\[\]的迁移问题。步骤
✅ 数据完整性 -所有9个场景都迁移了完整的测试步骤

Slack报告

✅ 固定详细输出 -仅提取最终代理内容，不提取调试日志
✅ 摘要提取 -仅解析和显示简短摘要
✅ 已保存覆盖率报告 -生成HTML报告并将其保存到文件
✅ Slack中的报告路径 -在Slack消息中包含文件路径

有关修复的详细信息，请参阅：

FIXES_APPLIED.md
FIX_SUMMARY.md
SCHEMA_FIX_COMPLETE.md
FINAL_FIX.md
SLACK_RERUN_AND_DB_FIXES.md

______________________________________________________________________

技术栈

松弛螺栓 -Slack集成
硝酸银 -AI代理框架
克劳德·十四行诗4 -AI模型
剧作家MCP -Web自动化
快速API -后端REST API服务器
SQLAlchemy -数据库ORM
SQLite -数据库存储
Next.js 16 -前端框架
反应19 -UI组件
TypeScript -类型安全的前端代码
淋ORM -前端数据库访问
顺风CSS 4 -UI样式
FastMCP -动态后端API测试
模型上下文协议 -工具集成
Git/GitHub -存储库管理
开放API -API反思

______________________________________________________________________

代理人能做什么

浏览网站
搜索谷歌、维基百科等。
填写表格
截图
从页面中提取数据
点击按钮和链接
键入元素并与之交互
测试后端API
验证API响应
运行全面的测试套件
跟踪代码覆盖率
分析MCDC需求
生成覆盖率报告

______________________________________________________________________

许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件

______________________________________________________________________

支持和文档

快速链接

覆盖系统: coverage/README.md
入门指南: coverage/GETTING_STARTED.md
测试持久性: USER_GUIDE_RERUN.md
API测试: dynamic_backend_testing/README.md
例子: examples/README.md

健康检查

# API health
curl http://localhost:8000/health

# Database health
python scripts/db_health_check.py

# Coverage system
./VERIFY_COVERAGE.sh

# API endpoints
python scripts/test_api_endpoints.py

支持

对于问题或疑问：

请查看上述链接中的相关文档
查看故障排除部分
检查登录 logs/latest.log
运行验证脚本

______________________________________________________________________

最后更新时间： 2025年11月1日 版本： 1.0.0 状态： ✅ 生产就绪 测试覆盖范围： 30+综合测试，0次失败 API状态： 10/12个端点可操作（83%） 浏览器支持： 所有浏览器均正常工作（Chrome、Safari、Firefox）

______________________________________________________________________

建造人：Ahana Srinath，Sky Singh

Test Gpt

快速接入

详细介绍

TestGPT-多环境QA测试平台

目录

特性

核心能力

多环境测试

智能测试计划

综合报告

测试持久性和重新运行

快速开始

完成设置（建议使用3个终端）

终端1：启动后端API

终端2：启动Slack Bot

终端3：启动前端（可选）

替代方案：测试演示（不需要Slack/MCP）

Slack命令示例

安装

1.安装依赖项

2.配置环境

3.初始化数据库（用于测试持久性）

4.验证浏览器安装

覆盖系统

特性

快速开始覆盖

在Slack中使用覆盖率

覆盖范围报告

配置预设

MCDC分析

停止条件

文档

测试持久性和重新运行

特性

测试库

配置模板

重新运行功能

执行跟踪

使用测试持久性

通过前端

通过Slack

通过API

数据库模式

文档

动态后端API测试

主要特点

建筑

用法示例

CI/CD集成

文档

浏览器设置

状态

浏览器位置

自动设置

测试浏览器

故障排除

文档

示例与演示

Slack机器人（生产）

代理示例(examples/)

测试脚本(scripts/)

运行示例

配置

添加新视口

覆盖范围配置

基于PR的测试

运作原理

GitHub令牌设置

API 参考

主要终点

测试管理

测试执行

配置

统计与健康

迁移

生产状态

测试结果摘要

主要成就

文档

故障排除

代理示例(`examples/`)

测试脚本(`scripts/`)