Langchain自动化Pytest脚本

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🛠️ 项目结构清晰，上手门槛低。`core`目录封装了核心逻辑，将Swagger解析直接包装成Langchain可调用的工具，自动提取接口的路径、参数和响应格式。`config`存放着LLM密钥等配置，而`frontend`则是一个轻量级的Streamlit界面，让你能可视化地导入文档、调整参数，并实时预览生成的脚本。

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🧩 最核心的部分在于`LLM生成模块`。它通过精心设计的Prompt模板和一个顺序执行链（SequentialChain），引导大语言模型生成规范的Pytest测试代码。不仅覆盖了正常场景，还会自动考虑边界情况和异常输入，并且内置了简单的语法校验，确保产出的脚本“即拿即用”。

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🚀 如何开始？只需三步：
1️⃣ 安装依赖：`pip install langchain openai streamlit pytest requests pyyaml`
2️⃣ 配置你的LLM API密钥（比如OpenAI的）。
3️⃣ 运行 `python run.py` 或者 `streamlit run` 命令，就能启动整个应用。

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💡 它的价值不止于“生成代码”。这个流程本身将API文档（Swagger）、智能体（Langchain Agent）、大模型（LLM）和前端展示（Streamlit）串联成了一个自动化闭环。这意味着，每当API文档更新，你都可以快速重新生成一套对应的测试用例，让测试进度紧紧跟上开发的步伐。

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🎯 对于测试工程师和开发者来说，这解放了重复劳动的时间，让你能更专注于设计更复杂的测试场景和业务逻辑验证。自动化不是要取代人，而是把我们从繁琐中解脱出来，去做更有创造力的事。不妨试试看，或许你的测试工作流会因此焕然一新。✨

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