技能介绍

传统测试的"最后一公里"困境

团队用 Playwright 做 UI 自动化测试时，常见流程是：测试发现失败 → 查看错误日志 → 人工定位代码 → 手动修复 → 重新跑测试。这个循环里，真正写代码修复的时间可能只占 20%，剩下 80% 都花在了排查和切换上下文上。如果只是一个 CSS 改动导致按钮点不了，开发者需要反复在测试报告、源码和浏览器之间跳转，直到问题消失。

AI 介入后的修复闭环

winson-html-dashboard-auto-test-skill 的核心思路是让 AI 接管修复环节。当测试失败时，AI 修复报告器自动触发，分析错误信息并生成修复代码。整个流程形成 测试 → AI 诊断 → 生成修复 → 应用 → 重新验证 的闭环，开发者只需在最后确认通过的结果。

关键步骤包括：

环境准备：安装 Playwright（版本 ≥ 1.40），配置 AI API Key
增强测试：功能测试附带诊断信息，视觉测试支持截图对比，性能阈值失败触发优化
循环脚本：test:fix:loop 持续运行修复-验证闭环，fix:confirm 供人工确认
Prompt 模板库：针对常见错误类型预置修复指令

边界与注意点

AI 自动修复并非万能。它会"越修越坏"——连续修改后代码可能无法运行，因此需要设置 maxFixAttempts 限制尝试次数。修复范围可能扩散到无关文件，应在 prompt 中明确约束。每次修复必须备份原文件，确保可回滚。API 调用会产生费用，需控制循环间隔和最大尝试次数。最关键的是，人工 review 是最后防线，AI 生成的代码不能直接推上生产。