# Sakura AI Automation Platform
### AI 驱动的全栈测试自动化平台，从 Axure 原型生成测试用例，到自然语言执行 UI 自动化
[](https://github.com/SakuraTechy/sakura-ai)
[](LICENSE)
[](https://nodejs.org)
[](https://www.typescriptlang.org/)
[](https://reactjs.org/)
[快速开始](#-快速开始) [核心功能](#-核心功能) [技术栈](#-技术栈) [帮助文档](docs/) [问题反馈](https://github.com/SakuraTechy/sakura-ai/issues)
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## 💡 为什么选择 Sakura AI？
### 传统测试的三大痛点
** 编写用例阶段**：
- ⏱️ 耗时 2-3 天手工编写测试用例
- 📉 覆盖率仅 60-70%，边界值和风险场景容易遗漏
- 🔁 重复劳动多，专业度依赖个人经验
** 执行用例阶段**：
- 💻 需要编写 Selenium/Playwright 代码
- 🎬 录制回放工具 UI 变化即失效
- 🔧 维护成本高，技术门槛大
** 管理与协作**：
- 📊 测试进度难以实时跟踪
- 🤝 团队协作缺乏统一平台
- 📈 测试质量难以量化评估
### Sakura AI 的完整解决方案
** AI 生成测试用例**：
- ⚡ **10 分钟完成**（从 Axure 原型一键生成）
- 🎯 **覆盖率 85-95%**（AI + RAG 知识库增强）
- 🧠 **自动补充边界值和风险场景**（+40% 专业度）
- 🎨 **智能 UI 文案校验**（页面布局与文案自动验证）
** 自然语言执行自动化**：
- 🗣️ **无需编写代码**（用中文描述即可执行）
- 🤖 **AI 智能元素定位**（UI 变化自动适配）
- 📊 **实时进度监控**（WebSocket 推送 + 自动截图）
- 🎯 **多浏览器支持**（Chrome、Firefox、Safari）
** 全栈测试管理平台**：
- 📁 **多项目版本管理**（支持项目分支和版本控制）
- 🔄 **AI 批量更新**（智能修改相关测试用例）
- 📚 **RAG 知识库**（团队经验持续积累）
- 📈 **多维度统计**（测试覆盖率、执行趋势、质量指标）
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## 🚀 核心功能
### 1️⃣ 🤖 AI 测试用例生成器
#### 从 Axure 原型到专业测试用例，效率提升 20-50 倍
**工作流程：4 步审核 + 3 阶段生成**
```
📤 上传 Axure HTML 文件，AI 深度解析页面结构
🤖 生成需求文档（Markdown）+ UI 文案校验章节
✋ 人工审核修正需求文档（第 1 个审核点）
🔄 阶段 1：AI 智能拆分测试模块（3-6 个功能模块）
✋ 选择要生成的模块（第 2 个审核点）
🎯 阶段 2：AI 生成测试目的（每个模块 2-8 个测试场景）
✋ 选择要生成的测试目的（第 3 个审核点）
✅ 阶段 3：AI 生成测试点 + RAG 知识库增强（每个目的 3-10 个测试点）
✋ 审核/编辑/保存（第 4 个审核点）
💾 一键保存到用例库
```
**核心特性**：
- 🎯 **智能页面解析**：深度分析 Axure 原型结构和交互逻辑
- 🎨 **UI 文案校验**：自动生成页面布局与文案验证测试点
- 🧠 **RAG 知识增强**：融入团队历史经验和最佳实践
- 📊 **多维度覆盖**：功能测试 + 边界值 + 异常场景 + 风险测试
**量化效果**：
| 指标 | 传统手工 | Sakura AI AI | 提升 |
|------|---------|------------|------|
| **编写时间** | 2-3 天 | **10-30 分钟** | **20-50x** ⚡ |
| **功能覆盖率** | 60-70% | **85-95%** | **+25-35%** |
| **UI 文案校验** | 0% | **80-95%** | **+80-95%** 🎨 |
| **边界值覆盖** | 40-60% | **80-95%** | **+40-55%** 🔍 |
| **风险场景识别** | 50-70% | **85-95%** | **+35-45%** 🛡️ |
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### 2️⃣ 🗣️ 自然语言执行引擎
#### 无需编写代码，用中文描述即可执行浏览器自动化
**对比传统自动化方式**：
**❌ 传统 Selenium/Playwright 代码**：
```python
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com/login")
username = driver.find_element(By.XPATH, "//input[@id=
username]")
username.send_keys("admin@test.com")
# ... 数十行复杂代码
```
**✅ Sakura AI 自然语言执行**：
```
1. 打开登录页面 https://example.com/login
2. 在用户名输入框填入 admin@test.com
3. 在密码输入框填入 password123
4. 点击登录按钮
5. 验证页面显示"欢迎回来"
```
**技术架构**：
```
自然语言描述
AI 语义理解
🤖 生成 MCP 命令序列
智能元素定位
🎯 Playwright 执行自动化
实时监控反馈
📊 WebSocket 推送进度 + 自动截图
```
**核心优势**：
| 维度 | Selenium/Playwright | 录制回放工具 | **Sakura AI** |
|------|---------------------|-------------|-------------|
| **编写方式** | 编写代码 | 录制操作 | **自然语言描述** ✍️ |
| **技术门槛** | 需要编程基础 | 无需编程 | **无需编程** 👍 |
| **维护成本** | 中等（需修改选择器） | 极高（UI 变化即失效） | **极低（AI 智能适配）** 💰 |
| **灵活性** | 高 | 低（无法修改录制脚本） | **极高** 🔧 |
| **元素定位** | 手动写选择器 | 固定坐标/选择器 | **AI 智能匹配** 🤖 |
| **执行监控** | 需额外开发 | 无 | **实时进度 + 截图** 📊 |
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### 3️⃣ 🧠 RAG 智能知识库
#### 让 AI 记住团队的测试经验，避免重复踩坑
**四大知识维度**：
| 维度 | 说明 | 示例场景 |
|------|------|---------|
| 📘 **业务规则** | 业务逻辑验证规则 | "订单金额必须 > 0，小数点后最多2位" |
| 📗 **测试模式** | 成熟的测试设计模式 | "组合查询边界值测试模板" |
| 📙 **历史踩坑** | 团队遇到的易错点 | "库存扣减未考虑并发导致超卖" |
| 📕 **风险场景** | 高风险安全测试点 | "支付回调重复通知导致重复扣款" |
**工作原理**：
```
用户输入："生成用户注册的测试用例"
🔍 向量化查询（阿里通义 Embedding 1024 维）
📚 Qdrant 语义检索（相似度阈值 0.5）
📘 业务规则："密码强度要求8位以上"
📗 测试模式："表单验证边界值测试"
📙 历史踩坑："手机号格式验证遗漏"
📕 风险场景："短信验证码防刷机制"
🎯 注入 AI Prompt 增强上下文
📝 输出专业测试用例
✅ 密码强度边界值测试（7位、8位、特殊字符）
✅ 手机号格式验证测试（+86、空格、字母混入）
✅ 短信验证码防刷测试（同一手机号频繁请求）
```
**核心价值**：
| 指标 | 无 RAG | 有 RAG | 提升 |
|------|--------|--------|------|
| **边界值覆盖率** | 40-60% | **80-95%** | **+40-55%** |
| **风险场景识别** | 50-70% | **85-95%** | **+35-45%** |
| **专业准确性** | 75-85% | **90-98%** | **+15-20%** |
| **团队经验传承** | 0% | **100%** | **质的飞跃** |
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### 4️⃣ 📊 全栈测试管理平台
#### 完整的测试生命周期管理解决方案
**🏗️ 多项目版本管理系统**
- 📁 **项目管理**：支持多项目/系统并行管理
- 🏷️ **版本控制**：每个项目支持多版本分支
- 👥 **权限控制**：基于角色的访问控制
**🔄 AI 批量更新引擎**
- 🎯 **智能识别**：自动识别变更影响范围
- 📝 **批量提案**：生成批量修改建议
- ✅ **人工审核**：支持逐个审核和批量应用
**📈 多维度统计分析**
- 📊 **执行统计**：通过率、执行时长、失败趋势
- 🎯 **覆盖分析**：测试覆盖率、模块分布
- 📈 **质量指标**：缺陷密度、修复效率
**🎨 现代化用户界面**
- 💳 **多视图展示**：卡片视图、表格视图、看板视图、时间线视图
- 🔍 **智能筛选**：多条件组合筛选和搜索
- 📱 **响应式设计**：支持桌面端和移动端访问
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## 🏗️ 技术栈
### 前端技术栈
| 层级 | 技术 | 版本 | 说明 |
|------|------|------|------|
| **框架** | React | 18.3.1 | 现代化前端框架，支持并发特性 |
| **语言** | TypeScript | 5.5.3 | 类型安全的 JavaScript 超集 |
| **样式** | Tailwind CSS | 3.4.1 | 原子化 CSS 框架 |
| **组件库** | Ant Design | 5.26.7 | 企业级 React 组件库 |
| **状态管理** | Zustand | 4.4.7 | 轻量级状态管理库 |
| **路由** | React Router | 6.20.1 | 声明式路由管理 |
| **动画** | Framer Motion | 10.16.16 | 流畅动画效果 |
| **图表** | Recharts | 2.9.3 | React 图表库 |
### 后端技术栈
| 层级 | 技术 | 版本 | 说明 |
|------|------|------|------|
| **运行时** | Node.js | 20.19.0 | JavaScript 运行环境 |
| **框架** | Express | 4.18.0 | 轻量级 Web 框架 |
| **语言** | TypeScript | 5.5.3 | 服务端类型安全 |
| **ORM** | Prisma | 6.11.1 | 现代化数据库 ORM |
| **数据库** | MySQL | 8.0 | 关系型数据库 |
| **缓存** | Redis | - | 会话和缓存存储 |
| **队列** | Bull | 4.16.5 | Redis 基础的任务队列 |
### AI 与自动化技术栈
| 层级 | 技术 | 版本 | 说明 |
|------|------|------|------|
| **AI 服务** | OpenRouter | - | 多模型 AI 服务 (GPT-4o/Claude/Gemini) |
| **向量数据库** | Qdrant | - | 高性能向量搜索引擎 |
| **Embedding** | 阿里通义 | 1024 维 | 中文语义向量生成 |
| **浏览器自动化** | Playwright | 1.56.1 | 跨浏览器自动化测试 |
| **协议** | MCP | 1.0.0 | Model Context Protocol |
### 开发与部署工具
| 工具类型 | 技术 | 版本 | 说明 |
|------|------|------|------|
| **构建工具** | Vite | 5.4.2 | 快速前端构建工具 |
| **测试框架** | Jest | 30.0.5 | JavaScript 测试框架 |
| **代码检查** | ESLint | 9.9.1 | 代码质量检查 |
| **容器化** | Docker | 26.1.3 | 应用容器化部署 |
| **CI/CD** | Jenkins | 2.452.1 | 持续集成部署 |
---
## 🚀 快速开始
### 克隆项目到本地
```bash
# 克隆项目
git clone https://github.com/SakuraTechy/sakura-ai.git
# 或
git clone https://gitee.com/SakuraTechy/sakura-ai.git
cd sakura-ai
```
### 方式一：本地开发部署
```bash
# 1. 环境要求
node -v >= 20.19.0
npm -v >= 10.8.2
# 2. 切换到淘宝 NPM 镜像
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
# 3. 安装依赖
npm install
# 5. 复制.env文件，修改数据库配置连接
copy .env.example .env
>>> DATABASE_URL=mysql://root:7PhaaEL3REbCabRb@172.19.5.111:3306/sakura_ai
# 6. 启动项目（自动安装依赖、配置环境、启动服务）
npm run start
```
### 方式二：Docker 容器化部署（推荐使用，方便升级）
**适用场景**：
- ✅ CentOS 7 等不支持 Node.js 20+ 的系统
- ✅ 需要快速部署和环境隔离
- ✅ 生产环境标准化部署
**为什么选择 Docker 部署？**
| 问题 | 传统部署 | Docker 部署 |
|------|---------|------------|
| **系统兼容性** | CentOS 7 不支持 Node.js 20+ | ✅ 容器内使用 Debian + Node.js 20 |
| **环境配置** | 需手动安装依赖、配置环境 | ✅ 一键启动，环境隔离 |
| **维护成本** | 升级复杂，易出现依赖冲突 | ✅ 镜像更新，回滚简单 |
| **资源管理** | 难以限制资源使用 | ✅ 可配置 CPU/内存限制 |
---
#### 📋 前置要求
**宿主机配置**：
| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |
|------|----------|----------|
| CPU | 4 核 | 8 核+ |
| 内存 | 8GB | 16GB+ |
| 磁盘 | 50GB | 100GB+ SSD |
| 操作系统 | CentOS 7+ / Ubuntu 18.04+ | CentOS 7+ / Ubuntu 20.04+ |
| Docker | >= 20.10 | 最新版本 |
| Docker Compose | >= 2.0 | 最新版本 |
**安装 Docker（Windows 示例）**：
```powershell
# 下载使用 Docker Desktop for Windows（推荐）
官网：https://www.docker.com/products/docker-desktop/
阿里云：https://developer.aliyun.com/mirror/docker-toolbox/?spm=a2c6h.25603864.0.0.44cc7677rkW1Bj
# 运行安装程序，安装完成后重启计算机
Docker Desktop Installer.exe
#启动 Docker Desktop，验证安装（在 PowerShell 或 CMD 中执行）
docker --version
docker compose version
```
**安装 Docker（CentOS 示例）**：
```bash
# 安装依赖
sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
# 添加 Docker 仓库
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
# 安装 Docker
sudo yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
# 启动 Docker
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
# 验证安装
docker --version
docker compose version
```
**安装 Docker（Ubuntu 示例）**：
```bash
# 使用官方脚本一键安装
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
# 启动 Docker
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
# 验证安装
docker --version
docker compose version
```
---
#### 🚀 快速开始
**配置环境变量**
```bash
# 编辑并复制配置文件
cp .env.example .env
# 使用 Docker 默认数据库，配置root密码和sakura_ai密码即可（Docker部署使用）
MYSQL_ROOT_PASSWORD=your_mysql_root_password_here
DB_PASSWORD=your_sakura_ai_db_password_here
# 以下其他配置可选，保持默认即可
# JWT 密钥（随机字符串）
JWT_SECRET=your_random_jwt_secret_key_change_this_in_production
# Qdrant 向量数据库
QDRANT_URL=http://qdrant:6333
# 阿里云 Embedding API
EMBEDDING_PROVIDER=aliyun
EMBEDDING_API_KEY=your_aliyun_api_key
# 默认 AI 模型
DEFAULT_MODEL=openai/gpt-4o
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-xxxxxxxxxxxxx
```
**配置镜像加速**
```bash
# 修改 Docker 配置文件
Docker Desktop：设置 -> Docker 引擎
windows: %USERPROFILE%\.docker\daemon.json
linux: /etc/docker/daemon.json
macOS: /Users/