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# 业务流示例：电商下单完整流程
用户登录 → 创建订单 → 支付 → 查询订单状态
   ↓          ↓         ↓          ↓
提取token   提取orderId  验证状态   断言结果
   ↘          ↙         ↘          ↙
    自动数据传递 & 跨接口状态管理

传统 UI 自动化：页面一改 → 定位器失效 → 脚本崩溃 → 人工修复 → 重新调试
                     ↑_____________________________________________|
                                      恶性循环
 
我们的方案：定位器失效 → AI 自动识别 → 多策略修复 → 测试继续
                              ↓
                    3 次自动重试 + 截图对比 + 智能重定位

# 传统方式：一个工具失败，整个 Agent 崩溃
# 我们的方案：错误隔离，智能降级
@tool_error_handler
async def browser_click(selector):
    try:
        return await page.click(selector)
    except ElementNotFound:
        # 不中断流程，返回结构化错误
        return {
            "success": False,
            "error_type": "LOCATOR_FAILED",
            "suggestions": generate_alternatives(selector)
        }

普通 Web 测试：只验证页面显示 ✅
Chrome 智能体：同时监控网络请求 ✅
                    分析前端性能 ✅
                    验证 API 响应 ✅
                    捕获控制台日志 ✅

场景: 用户下单流程验证
步骤:
  1. 导航到商品页面
  2. 点击"立即购买"
  3. 填写订单信息
  4. 提交订单

验证点:
  UI: 页面跳转正确，提示信息准确
  API: 
    - 创建订单接口返回 201
    - 订单状态为 "pending"
    - 响应时间 < 500ms
  数据:
    - 数据库订单表新增记录
    - 库存扣减正确

传统方式：
需求文档 100 页 → 人工阅读 2 天 → 编写用例 3 天 → 评审修改 1 天
                              ↓
                        人力成本高，质量不稳定

我们的方案：
需求文档 100 页 → AI 解析 5 分钟 → 生成用例 10 分钟 → 人工确认 20 分钟
                              ↓
                        效率提升 10 倍，质量标准化

# 生成流程
用户输入需求名称
    ↓
RAG 检索（SSE 实时流）
    ├── 历史相似需求
    ├── 业务规则文档
    ├── 接口定义
    └── 缺陷记录
    ↓
LLM 融合生成
    ├── 测试点提取
    ├── 边界值分析
    └── 异常场景设计
    ↓
双格式输出
    ├── 标准用例（步骤+预期）
    └── BDD 用例（Given/When/Then）

传统性能测试：
JMeter 配置复杂 → 脚本编写费时 → 结果分析困难 → 瓶颈定位模糊
 
我们的方案：
自然语言描述场景 → AI 生成配置 → 自动执行 → 智能分析报告

# AI 生成的压测配置示例
config:
  target: 'https://api.example.com'
  phases:
    # 渐进式预热（避免冷启动）
    - duration: 120
      arrivalRate: 10
      name: "Warm up"

    # 正常负载
    - duration: 300
      arrivalRate: 50
      name: "Normal load"

    # 峰值冲击
    - duration: 60
      arrivalRate: 200
      name: "Peak spike"

    # 逐步降载
    - duration: 120
      arrivalRate: 20
      name: "Cool down"

scenarios:
  - name: "用户下单流程"
    weight: 70
    flow:
      - post:
          url: "/orders"
          json:
            productId: "{{ $randomProductId }}"
            quantity: "{{ $randomInt(1, 5) }}"
      - think: 2
      - get:
          url: "/orders/{{ orderId }}"

测试经理："我想知道最近一周哪些接口的失败率最高"
数据分析师："给我 2 天，我写 SQL 查一下"
 
我们的方案：
测试经理 → AI 智能体 → 20 秒后得到答案 + 可视化图表

传统方式：
缺陷记录 1000+ 条 → 人工分类统计 → 制作报表 → 发现规律
                         ↓
                    耗时长，容易遗漏关联性

我们的方案：
缺陷数据 → AI 自动聚类分析 → 识别高频模式 → 预测风险区域
                ↓
         发现人眼看不到的关联规律

传统 Agent：所有知识写在 Prompt 里
           ↓
    Token 消耗大，上下文易超限

我们的 Skills 体系：
    按需加载，分层存储
           ↓
    节省 Token，知识结构化

能力矩阵:
  错误类型识别:
    - 401/403: 认证失败 → Token 刷新策略
    - 404: 端点变更 → URL 自动更新
    - 断言失败: 响应结构变化 → 动态适配
    - 超时: 网络延迟 → 重试机制

  修复策略:
    - L1: 配置更新（Base URL、Token）
    - L2: 选择器重定位
    - L3: 断言动态化
    - L4: 测试数据更新

  工作流程:
    1. 执行测试 → 识别失败
    2. 错误分类 → 匹配策略
    3. 生成修复 → 应用修改
    4. 重新执行 → 验证结果
    5. 保存修复 → 更新脚本

探索能力:
  结构分析:
    - DOM 树解析
    - 交互元素识别
    - 表单字段提取
    - 导航链路映射

  动态行为:
    - 事件监听器检测
    - AJAX 请求监控
    - 状态变化追踪
    - 异步加载识别

  输出格式:
    - 元素定位器推荐（按稳定性排序）
    - 测试场景建议
    - 高风险区域标注

// 自动发现与注册
class ToolRegistry {
  // 递归扫描工具目录
  async discoverTools(toolsDir) {
    const tools = await this._scanDirectory(toolsDir);
    for (const tool of tools) {
      await this.registerTool(tool);
    }
  }

  // 特性开关控制
  _applyFeatureFlags() {
    const enabledTools = this.tools.filter(tool => 
      this.config.isFeatureEnabled(tool.category)
    );
    return enabledTools;
  }

  // 统一执行接口
  async executeTool(name, parameters) {
    const tool = this.getTool(name);
    return await tool.run(parameters);
  }
}

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