# BlackBagTest **Repository Path**: jicky168/black-bag-test ## Basic Information - **Project Name**: BlackBagTest - **Description**: BlackBagTest是一站式AI开源Web测试平台，专为测试团队设计。平台集成接口测试、Mock、自动化、性能压测、用例管理及测试计划等全流程能力，并深度接入AI：智能生成测试用例，基于自然语言自动生成脚本；辅助断言与校验，自动推荐规则并校验字段；动态生成测试数据，理解语义生成业务数据；智能解读报告，分析定位问题。AI驱动测试全链路，降低编写难度，提升效率与协作。 - **Primary Language**: Python - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: https://gitee.com/zengqicheng/black-bag-test - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 36 - **Created**: 2026-09-07 - **Last Updated**: 2026-09-07 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # BlackBagTest 自动化测试平台 **🧠 AI 赋能 · 开源 · 全栈 · 一体化** —— BlackBagTest 是一个覆盖接口全生命周期管理与端到端测试的 **智能化自动化测试平台**。通过 **AI 辅助生成用例与脚本**、**自然语言驱动 UI 自动化** 等创新体验，以及一站式的测试管理能力，显著降低自动化测试门槛，提升团队协作与交付效率。 本仓库为**前后端统一仓库**，包含完整后端（Django）与前端（Vue3）源码，并自带 Docker Compose 一键部署脚本。 ## 📁 目录结构 ``` BlackBagTest/ ├── backend/ # 后端：Django + DRF + Django-Q + LangGraph(AI) │ ├── apps/ # 业务应用（users/projects/interfaces/tests/ai_service ...） │ ├── black_bag/ # Django 项目配置（settings_dev / settings_pro / settings_docker） │ ├── core/ # 自动化引擎（接口/UI/性能/数据驱动） │ ├── utils/ # 公共工具 │ ├── requirements.txt │ ├── Dockerfile │ └── entrypoint.sh ├── frontend/ # 前端：Vue3 + ElementPlus + Vxe-table │ ├── src/ │ ├── public/ │ ├── package.json │ ├── Dockerfile # 多阶段构建（node 构建 → nginx 托管） │ └── nginx.conf ├── docker-compose.yml # 一键部署编排 ├── .env.example # 环境变量模板 └── README.md ``` ## 🎯 核心特性 ### 📦 全栈测试，一站搞定 原生支持 **接口测试**、**Web 自动化**、**App 自动化**、**性能测试**，无需在多套工具间切换，所有测试资产统一管理，降低维护成本。 ### 🔐 精细化权限管控 支持 **按钮级权限** 和 **项目级隔离**，可灵活配置不同角色的操作范围，满足多项目团队的安全协作需求。 ### 🧠 AI 智能辅助测试（核心亮点） 基于大语言模型能力，平台现已支持： - **一键生成功能用例**：输入业务描述或接口信息，AI 自动生成结构化的功能测试用例（含前置条件、步骤、预期结果）。 - **一键生成单接口脚本用例**：针对单个接口，AI 自动生成可执行的自动化测试脚本（含参数构造、断言、动态数据绑定），零脚本基础也可快速产出。 - **自然语言驱动 UI 自动化**：通过集成的 AI Agent，用户只需用自然语言描述操作（如"点击登录按钮，输入用户名和密码"），Agent 即可自动解析并执行对应的 UI 自动化操作，真正实现 **零代码、零脚本** 的智能化测试。 **🤖 AI 助手** 平台内置智能 **AI 助手**，以对话交互的方式贯穿测试全流程： - 在用例管理、接口测试、UI 自动化等任一界面，均可随时唤起 AI 助手。 - 通过自然语言向 AI 助手下达指令，如"为登录接口生成 5 条边界值测试用例"、"帮我检查这个接口的断言是否完整"等。 - AI 助手可智能理解上下文，提供用例补充建议、脚本优化提示、测试数据推荐等辅助能力，成为测试人员的 **7×24 小时智能副驾**。 ### 📋 接口全生命周期管理 提供从 **接口文档、调试、Mock** 到 **接口自动化、依赖管理、版本演进** 的统一协作空间。 - 独创的 **树表格接口编辑器**，支持 JSON 一键导入/导出 - 每个单元格均可独立绑定 **变量**、**Faker 动态数据**、**前置接口返回值** - 让接口配置更直观、更高效，告别繁琐的脚本编写 - **🔗 接口依赖零代码配置**：通过 **一键绑定** 功能，可直接引用前置接口的返回字段，无需编写 JSONPath 或正则提取脚本，让复杂场景编排像搭积木一样简单。 ### 📅 测试计划与测试套件分层管理 平台将测试组织划分为清晰的**两层结构**： | 层级 | 管理对象 | 核心职责 | 执行方式 | |------|----------|----------|----------| | **测试计划** | **功能用例** | 面向业务需求的整体执行计划，跟踪功能验证进度，把控迭代质量 | 手动/定时触发，跟踪执行进度与结果 | | **测试套件** | **脚本用例**（接口/UI/性能脚本） | 面向自动化执行的技术集合，支持按**脚本用例**或**功能用例**组织执行 | 支持批量执行、CI/CD 集成、定时调度 | - **测试计划**：聚焦功能用例的完整执行周期，用于版本发布前的全量回归验证，并跟踪每个功能用例的执行状态。 - **测试套件**：是自动化脚本的"容器"，可灵活组装接口、UI、性能脚本。测试套件支持**关联功能用例**，实现"功能 → 脚本"的双向追溯，让自动化执行结果直接服务于功能验证。 ### ⚡ 功能用例一键执行 & 脚本关联回归 平台提供**功能用例与脚本用例的深度联动执行机制**： - **功能用例一键执行**：在测试计划中，针对单个功能用例或批量功能用例，点击 **"一键执行"** 按钮，系统自动调起其关联的所有脚本用例（接口/UI/性能脚本）并执行。 - **执行过程实时可视**：执行过程中实时展示脚本运行日志与进度，测试人员可随时掌握执行动态。 - **执行结果自动回填**：执行完成后，脚本用例的测试结果自动 **回填至功能用例**，标记功能用例为"通过/失败"，让测试人员无需切换界面即可完成功能验证。 - **闭环价值**：形成 **"功能用例设计 → 关联脚本用例 → 一键执行回归 → 结果自动回填"** 的完整闭环，彻底解决功能验证与自动化执行"两张皮"的问题，大幅提升回归测试效率。 ### 🐛 内置缺陷管理 平台原生集成轻量级**缺陷管理**系统，告别多工具切换： - **一键提交缺陷**：测试执行失败时，可一键提交缺陷，自动携带请求/响应日志、截图及环境信息，无需手动粘贴。 - **完整流转流程**：支持自定义状态流转（新建 → 处理中 → 已修复 → 已关闭）、优先级分级、责任人指派。 - **深度关联**：缺陷与测试用例、测试计划深度绑定，形成"**发现 → 追踪 → 回归验证**"的完整闭环，让质量管理有据可查。 ### 🤖 多引擎关键字驱动 UI 自动化 基于 **Selenium**、**Appium** 和 **Playwright** 封装，提供 **元素库 + 关键字驱动** 模式： - 手工测试人员也能快速上手，大幅降低脚本编写与维护成本。 - 支持 Web、移动端（Android/iOS）及现代浏览器自动化，灵活适配不同测试场景。 - 结合 AI Agent，支持自然语言驱动执行，让 UI 自动化像与人对话一样简单。 ### ⚡ 灵活的性能测试引擎 深度集成 Locust，通过 Python 库函数直接调用，支持分布式压测、自定义指标和实时监控，让性能测试更贴近开发流程。 ### 🌐 开源免费，数据自主 采用 **MIT 协议**，支持 **私有化部署**，所有数据完全由您掌控，无商业产品的功能限制和人头费困扰。 ## 🖼️ 平台预览 ### 登录页 ![登录页](backend/images/login.png) ### 导航页 ![导航页](backend/images/guide.png) ### 项目管理页 ![项目管理页](backend/images/project.png) ### 项目首页 ![项目首页1](backend/images/index_1.png) ![项目首页2](backend/images/index_2.png) ![项目首页3](backend/images/index_3.png) ### 项目用户角色控制 ![项目用户角色控制](backend/images/role_1.png) ![项目用户角色控制](backend/images/role_2.png) ![项目用户角色控制](backend/images/role_3.png) ### 接口管理 ![接口管理](backend/images/api_list_mng.png) ### 接口文档 ![接口文档](backend/images/api_doc_mng.png) ### 接口测试 ![接口测试](backend/images/api_test_mng.png) ### 接口 Mock ![接口 Mock](backend/images/api_mock.png) ### 接口自动化 - **接口场景自动化步骤编写** ![接口场景自动化](backend/images/api_scene_test.png) - **接口依赖无需参数提取，一键绑定** ![一键绑定](backend/images/step_params_bind.png) - **接口动态数据生成** ![动态数据生成](backend/images/api_mock_test.png) - **接口文档字段格式和类型校验** ![字段校验](backend/images/api_respone_check.png) - **接口断言校验一键绑定变量** ![断言绑定](backend/images/check_info.png) - **详细的用例执行日志** ![执行日志](backend/images/api_test_detail_log.png) ### 测试计划与测试套件 - **测试计划列表（功能用例执行计划）** ![测试计划](backend/images/test_plan_list.png) - **测试套件管理（脚本用例集合）** ![测试套件](backend/images/test_suite_list.png) ![测试套件](backend/images/test_suite_list_detail.png) - **测试计划执行进度看板** ![测试计划执行](backend/images/test_plan_execute.png) ![测试计划执行](backend/images/test_plan_execute_1.png) ### 功能用例一键执行（关联脚本回归） - **功能用例关联脚本用例**（配置关联关系） ![功能用例关联脚本](backend/images/func_case_link_script.png) - **功能用例一键执行**（点击执行，自动调起关联脚本，执行结果自动回填） ![功能用例一键执行](backend/images/func_case_one_click_run.png) ### AI 功能展示 - **AI 一键生成功能用例** ![AI生成功能用例](backend/images/ai_func_case.png) - **AI 一键生成单接口脚本用例** ![AI生成单接口脚本用例](backend/images/ai_single_api_case.png) - **AI 助手对话交互界面** ![AI助手](backend/images/ai_assistant.png) ### 缺陷管理 - **缺陷列表与状态流转** ![缺陷管理](backend/images/defect_manage.png) ![缺陷管理](backend/images/defect_manage_detail.png) ### 性能测试报告 ![性能报告1](backend/images/locust_1.png) ![性能报告2](backend/images/locust_2.png) ![性能报告3](backend/images/locust_3.png) ### 功能测试报告 ![功能报告1](backend/images/func_report_3.png) ![功能报告2](backend/images/func_report_4.png) ### Web UI 自动化 ![Web UI 自动化](backend/images/web_ui_test.png) ### App UI 自动化 ![App UI 自动化](backend/images/app_ui_test.png) ### 元素库 ![元素库](backend/images/loc_db.png) ### 用例管理 ![用例管理](backend/images/case_mange.png) ### 数据驱动测试 ![数据驱动测试](backend/images/case_data_test.png) ## 🚀 快速开始 ### 一键部署（Docker Compose） > 前置条件：已安装 [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) 与 Docker Compose（v2+）。 **1. 克隆并准备环境变量** ```bash git clone <仓库地址> BlackBagTest cd BlackBagTest cp .env.example .env # Windows: copy .env.example .env # 按需修改 .env 中的 MySQL / Redis 密码 ``` **2. 一键启动** ```bash docker compose up -d --build ``` 首次构建会拉取镜像并安装后端依赖（包含 AI 相关的 chromadb / sentence-transformers、Playwright chromium 浏览器与 tesseract OCR，耗时较长，请耐心等待）。 **3. 访问平台** | 服务 | 地址 | |------|------| | 前端 | http://localhost:8080 | | 后端 API | http://localhost:8000 | 默认管理员账号：`admin` / `admin`（首次启动时由 `entrypoint.sh` 自动创建，并初始化权限与角色）。 **4. 常用命令** ```bash docker compose logs -f backend # 查看后端日志 docker compose logs -f frontend # 查看前端日志 docker compose restart backend # 重启后端（改代码后） docker compose down # 停止并移除容器 docker compose down -v # 停止并清空数据（慎用，会删除 MySQL/Redis/向量库数据） ``` **环境变量说明（`.env`）** | 变量 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `MYSQL_ROOT_PASSWORD` | `blackbag_root` | MySQL root 密码 | | `MYSQL_DATABASE` | `blackbag` | 业务库名 | | `MYSQL_USER` / `MYSQL_PASSWORD` | `blackbag` / `blackbag` | 业务库账号 | | `REDIS_PASSWORD` | （空） | Redis 密码，留空则内网无密码 | | `DJANGO_DEBUG` | `false` | 生产环境保持 `false` | **部署架构** - **双端口架构**：前端 nginx（8080）托管 SPA，后端 gunicorn（8000）提供 API。前端通过 `window.location.hostname` 自动拼接后端 8000 地址，因此用任意 IP/域名访问前端都能正确回调后端。 - 前端使用 **hash 路由**（`createWebHashHistory`），所有页面路由在 `#` 之后，nginx 无需配置反向代理即可正确刷新。 - 后端通过 `supervisord` 同时托管 `gunicorn`（Web）与 `python manage.py qcluster`（Django-Q 异步任务，AI 用例生成等）。 - 数据持久化：MySQL、Redis、后端日志、AI 向量库（chroma_db）、上传文件均使用 docker volume 挂载，`down`（不带 `-v`）不会丢数据。 ### 本地开发 **后端** ```bash cd backend python -m venv .venv # Windows: .venv\Scripts\activate | Linux/Mac: source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt # 默认使用 SQLite（settings_dev，release3.db），开箱即用 python manage.py migrate python manage.py runserver 127.0.0.1:8000 # 另开终端启动异步任务 worker（AI 用例生成等需要） python manage.py qcluster ``` > 通过 `RUN_ENV` 环境变量切换配置：`dev`（SQLite，默认）、`pro`（MySQL）、`docker`（容器，参数从环境变量读取）。 > 修改后端代码后需重启 Django-Q worker 才能加载新逻辑。 **前端** ```bash cd frontend npm install --legacy-peer-deps npm run serve # 默认 http://127.0.0.1:8080 # 构建生产包：npm run build ``` ## 🧱 软件架构 | 层级 | 技术栈 | |------|--------| | **后端** | Python + Django + Django REST Framework + django-filter + Django-Q2 | | **前端** | Vue3 + ElementPlus + Vxe-table + Axios + Vue-router | | **自动化** | Requests + Selenium + Appium + Playwright + Faker + JsonPath | | **AI** | LangGraph + LangChain + OpenAI + ChromaDB + sentence-transformers | | **数据库 / 中间件** | MySQL 8 + Redis 7 | | **性能测试** | Locust + gevent | ## 🔮 后期规划 1. **持续优化 AI 能力**：提升 AI 生成用例和自然语言理解的准确率，支持更复杂的业务逻辑与场景组合。 2. **完善 APP UI 自动化**：支持通过平台在线操作手机，实现元素定位和实时交互。 3. **完善性能压测**：增加阶梯压测功能，并提高单机压测并发数。 ## 🌐 开源免费 采用 MIT 协议，支持私有化部署，所有数据完全由您掌控。 ## 💬 学习交流 - QQ 群：`1042573503` - 微信号：`19911509724` > BlackBagTest —— 让自动化测试更简单、更智能。欢迎使用、贡献和反馈！