1. 背景：

做测试的同学应该有体会：Allure 测试报告里，一旦用例执行失败，那一堆日志真是看得人眼花缭乱。排查问题的时候，得在一大堆信息里反复翻找，效率特别低。

有没有办法让这个过程更省力？把问题排查和优化建议交给 AI 来做就是个不错的选择。

2. 目标：

  • 降低日志排查成本：从 “人工在一堆杂乱的日志里大海捞针” 变成”AI 自动提取关键错误信息 + 定位核心问题”，省时又省力
  • 提供可落地的优化方向：AI 会根据执行过程中的信息，给出具体的改进建议

3. 实现方案和效果：

把用例 执行日志、错误信息、失败截图、失败重启的midscene自然语言描述通通丢给ai去分析并总结

⚠️ 小提示：失败截图需要先转成 Base64 编码再喂给大模型，token 消耗会比较大，记得控制成本。

  • 用例通过时效果：
  • 用例失败时效果：

4. 资源支持

多模态大模型api，doubao-seed-1-8-251228