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flexible-web-tester灵活的网络测试仪

Agent Skill

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

总安装

7,856

周安装

334

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,752
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:flexible-web-tester(灵活的网络测试仪)
来源仓库:https://github.com/millerallen98/flexible-web-tester
安装命令:
openclaw skills install flexible-web-tester
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install flexible-web-tester

简介

智能 Web UI 测试工作台,支持 MCP 直接驱动和 Python 脚本驱动双模式,三种测试模式,强制人工确认,安全可控。

SKILL.md

name
flexible-web-tester
description
智能 Web UI 测试工作台,支持 MCP 直接驱动和 Python 脚本驱动双模式,三种测试模式,强制人工确认,安全可控。

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. 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"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.jsonmcpServers 节点中配置以上三项服务后重启 OpenClaw。

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: --- 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 --- *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。


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


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..._测试脚本.py --- 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

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. 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. 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

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
# 📊 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)

触发场景

当用户提及以下内容时,主动应用此 skill:

  • Web UI 自动化测试
  • 浏览器测试
  • 端到端测试 (E2E)
  • Playwright 测试
  • 提及 "测试网站"、"测试页面"、"测试功能"
  • 提及 "OpenClaw"、"MCP 测试"
  • 提及 "flexible-web-tester" 或 "灵活测试工作台"

工具依赖声明

本技能正常工作需要以下 MCP 工具:

工具类型用途必选
File System MCP读写测试用例、脚本、报告文件
CLI / Terminal MCP执行 Python 测试脚本
Playwright MCP控制浏览器、执行网页操作

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

94.94%
按下载量换算2,613

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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