Agent skill
webapp-testing
使用 Playwright 与本地 Web 应用程序交互及进行测试的工具包。支持验证前端功能、调试 UI 行为、捕获浏览器截图以及查看浏览器日志。
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npx add-skill https://github.com/LeastBit/Claude_skills_zh-CN/tree/main/skills/webapp-testing
SKILL.md
Web 应用程序测试
要测试本地 Web 应用程序,请编写原生的 Python Playwright 脚本。
可用的辅助脚本:
scripts/with_server.py- 管理服务器生命周期(支持多服务器)
务必先运行带有 --help 参数的脚本以查看用法。除非您在尝试运行脚本后发现绝对需要自定义解决方案,否则不要阅读源码。这些脚本可能非常庞大,从而污染您的上下文窗口。它们旨在作为黑盒脚本直接调用,而不是摄入到您的上下文窗口中。
决策树:选择您的方法
用户任务 → 是静态 HTML 吗?
├─ 是 → 直接读取 HTML 文件以识别选择器 (selectors)
│ ├─ 成功 → 使用选择器编写 Playwright 脚本
│ └─ 失败/不完整 → 视为动态(见下文)
│
└─ 否 (动态 Web 应用) → 服务器是否已在运行?
├─ 否 → 运行:python scripts/with_server.py --help
│ 然后使用辅助工具 + 编写简化的 Playwright 脚本
│
└─ 是 → 侦察并行动:
1. 导航并等待 networkidle
2. 截图或检查 DOM
3. 从渲染状态中识别选择器 (selectors)
4. 使用发现的选择器执行操作
示例:使用 with_server.py
要启动服务器,请先运行 --help,然后使用该辅助工具:
单个服务器:
python scripts/with_server.py --server "npm run dev" --port 5173 -- python your_automation.py
多个服务器(例如,后端 + 前端):
python scripts/with_server.py \
--server "cd backend && python server.py" --port 3000 \
--server "cd frontend && npm run dev" --port 5173 \
-- python your_automation.py
要创建自动化脚本,仅需包含 Playwright 逻辑(服务器由程序自动管理):
from playwright.sync_api import sync_playwright
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True) # 始终以无头模式启动 chromium
page = browser.new_page()
page.goto('http://localhost:5173') # 服务器已在运行并就绪
page.wait_for_load_state('networkidle') # 关键:等待 JS 执行
# ... 您的自动化逻辑
browser.close()
侦察并行动模式
-
检查渲染后的 DOM:
pythonpage.screenshot(path='/tmp/inspect.png', full_page=True) content = page.content() page.locator('button').all() -
从检查结果中识别选择器 (selectors)
-
使用发现的选择器执行操作
常见陷阱
❌ 不要在动态应用等待 networkidle 之前检查 DOM
✅ 务必在检查前等待 page.wait_for_load_state('networkidle')
最佳实践
- 将捆绑脚本视为黑盒 - 要完成一项任务,请考虑
scripts/中可用的脚本之一是否有所帮助。这些脚本可以可靠地处理常见的复杂工作流,而不会弄乱上下文窗口。使用--help查看用法,然后直接调用。 - 对同步脚本使用
sync_playwright() - 完成后务必关闭浏览器
- 使用描述性的选择器:
text=、role=、CSS 选择器或 ID - 添加适当的等待:
page.wait_for_selector()或page.wait_for_timeout()
参考文件
- examples/ - 显示常见模式的示例:
element_discovery.py- 发现页面上的按钮、链接和输入框static_html_automation.py- 对本地 HTML 使用 file:// URLconsole_logging.py- 在自动化过程中捕获控制台日志 (console logs)
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