WHartTest

WHartTest - AI驱动的智能自动化测试平台

中文 | English

项目简介

WHartTest 是基于 Django 5.2 + DRF 与现代大模型技术打造 of AI 驱动的智能自动化测试平台。平台采用前后端分离的 Monorepo 架构，由 5 个子项目组成（Django 后端、Vue 前端、UI 自动化执行器、MCP 工具服务、Agent 技能库、在线文档编辑器），聚合自然语言理解、知识库检索与嵌入搜索能力，结合 LangChain/LangGraph 与 MCP（Model Context Protocol） 工具调用，实现从需求到可执行测试用例 of 自动化生成、管理与执行，为测试团队提供完整的智能测试管理解决方案。

官网地址

https://wharttest.mgdaas.com/

核心功能

1. AI 智能用例生成

• 支持基于需求文档、业务描述、知识库上下文自动生成测试用例。
• 结合 LangChain/LangGraph 编排多轮推理流程，支持上下文补全、用例优化与结果追踪。
• 支持 Prompt 模板、用例模板与生成策略配置，便于沉淀团队测试规范。

2. 需求管理与智能评审

• 支持需求文档上传、解析、查看与在线编辑，覆盖需求导入到评审报告的完整流程。
• 支持需求拆分、专项分析、上下文检查与版本化报告查看。
• 可基于需求内容联动知识库与大模型能力，辅助发现需求遗漏、歧义和测试关注点。

3. 测试用例管理

• 支持按项目、模块维护功能测试用例，包含用例名称、等级、类型、前置条件、步骤、预期结果、备注等信息。
• 提供列表视图与思维导图视图，支持模块/用例的快速创建、编辑、复制、粘贴、拖拽整理与导入导出。
• 支持 AI 全自动编写测试用例，可基于需求文档、业务上下文、知识库和已有用例自动生成完整用例结构与测试步骤。
• 支持 AI 全自动编辑、优化和修复用例内容，包括补全前置条件、改写步骤、完善预期结果、修复不规范用例与提升覆盖度。
• 支持 AI 全自动运行用例与记录执行过程，结合执行日志、截图和报告自动分析失败原因并生成修复建议。
• 支持测试套件管理、用例选择、批量组织与执行历史查看。

4. 接口自动化测试

• 支持接口模块、接口定义、环境变量、全局 Header、数据库配置、函数与标签等接口测试资产管理。
• 支持接口用例编排、测试任务创建、任务执行、结果明细与测试报告查看。
• 支持 AI 全自动编写接口测试用例，可根据接口定义、请求参数、响应结构和业务上下文自动生成测试步骤、断言、变量提取与前后置脚本。
• 支持 AI 全自动编辑和修复接口测试配置，包括请求参数、Header、环境变量、数据库校验、函数脚本、断言规则与依赖变量。
• 支持接口调试运行、用例运行和任务批量运行，并可由 AI 自动分析失败结果、执行日志和响应内容，定位问题并生成修复方案。
• 支持接口同步、环境切换与多项目隔离，便于统一管理 API 自动化测试流程。

5. UI 自动化测试

• 内置 UI 自动化执行器能力，支持执行机管理、环境配置、页面对象、页面步骤、公共数据、元素定位与用例步骤管理。
• 支持 AI 全自动编写 UI 自动化用例和脚本，可根据页面、元素、业务流程和测试目标自动生成页面操作步骤、元素定位、断言与测试数据。
• 支持 AI 全自动编辑和修复 UI 自动化步骤，对元素定位失效、等待时机不稳定、页面状态异常、断言失败等问题进行自动分析与修复建议生成。
• 支持 AI 全自动运行 UI 用例、调试执行和批量执行，执行过程中可采集日志、截图、视频与 Trace，便于回放和定位问题。
• 可与测试用例、任务中心联动，实现 UI 自动化任务的统一调度与追踪。

6. Agent 对话与 MCP 工具调用

• 提供基于 LangGraph 的智能对话入口，支持在项目上下文中进行测试分析、用例生成和工具调用。
• 支持远程 MCP 配置管理，让 Agent 调用外部工具服务扩展测试、分析和自动化能力。
• 支持工具审批、系统提示词、Token 用量展示与多模型配置，提升 AI 调用的可控性与安全性。

7. 知识库与检索增强

• 支持知识库创建、文档上传、文档分块、向量化处理、检索查询与统计查看。
• 支持嵌入模型、Reranker、全局知识库配置与连接测试。
• 可将产品文档、接口文档、业务规则等沉淀为项目知识，为 AI 生成和评审提供 RAG 上下文。

8. Skills 技能库

• 支持 Skills 安装、管理与技能商店来源配置，用于扩展 Agent 的专项能力。
• 可沉淀 Playwright 等自动化技能，让 AI 具备更贴近实际测试场景的执行能力。
• Skills 具备较高系统权限，建议仅在内网或可信环境中部署使用。

9. 任务中心与执行追踪

• 提供统一任务中心，用于创建、执行 and 查看自动化任务。
• 支持任务日志查看、UI 用例选择、执行状态追踪与失败问题排查。
• 结合功能用例、接口测试与 UI 自动化，形成统一的测试执行入口。

10. 项目、团队与系统管理

• 支持项目管理、用户管理、组织管理、权限管理与 API Key 管理。
• 支持 LLM 配置管理、多模型接入、版本更新提示、深色/浅色主题与中英文切换。
• 支持操作日志记录与清理配置，便于审计平台关键操作。

联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

• 提交 Issue
• 项目讨论区
• 微信群聊。
• 加群获取最新更新信息。

添加群聊

---

【重要安全警示】关于 v1.4.0 以及后续版本 Skills 权限及部署安全的声明

鉴于 Skills 模块具备较高的系统执行权限，为了保障您的数据与环境安全，我们做出以下严正提示：

部署建议：强烈建议仅在内网环境或受信任的私有网络中部署使用。 访问控制：切勿将服务直接暴露于公网（Public Internet），或授予任何未经身份验证及不可信人员访问权限。 免责声明：本项目（WHartTest）仅供学习与研究使用。用户需自行承担因违规部署（如开放公网、未做鉴权等）所导致的一切安全风险与后果。对于因不当配置引发的数据泄露、服务器被入侵等安全事故，WHartTest 团队不承担任何法律及连带责任。 WHartTest - AI驱动测试用例生成，让测试更智能，让开发更高效！

常用环境变量

复制 .env.example 为 .env 后，可按需调整文件管理相关配置：

# 文件管理：单文件上传大小限制，单位：字节，默认 100MB
FILE_MANAGEMENT_MAX_FILE_SIZE=104857600

# LLM 附件：单文件解析文本字符数限制；0 表示不限制，超限会报错且不会截断
FILE_MANAGEMENT_LLM_MAX_CHARS_PER_FILE=0