一定要用 ai 吗, 开源的 Paddle OCR 了解一下, 直接 flask 启一个客户端开放 web 接口就可以了. 甚至你可以写一个 web 页面来自定义位置 输出

相比于作者的 ao 模式
更为普遍的还是 :
Excel/yaml 维护接口信息
Pytest 直接定义用例方法
上下游依赖的数据存储与内存或者 yaml 文件中
这样的作法

个人感觉后者除了扩展性外均优于前者
原因是我们可以直接通过 curl 命令来提取需要的数据
同时生成参数化数据
又生成 Python / Pytest 脚本

这个功能我也实现并部署了 : ( ps:云服务不久就会过期哈 )
http://121.36.110.11:5555
这个项目是在应付常规业务测试之余编写实现的
仅仅是基于我们公司内部框架的实现, 其实也可以写通用一些
不过当前是硬编码的, 大家可以简单看看, 交流交流想法

回到正题 :
这样编写一个接口测试脚本的成本就变得很低了:

1. 公共数据的提取和写入 ( 这点其实没什么成本, 因为方法肯定会提前封装好, 而替换哪些, 存储哪些, 在任何框架下都需要思考 )
2. 用例的组织 ( 这个其实也没什么成本, 一个流程下来, 按照执行顺序来组织用例即可 )

以上是我的拙见, 欢迎并且十分期待大佬指正哈
我也在思考接口自动化测试项目, 如何在编码的情况下
既要有要还要
既要便于实现, 让全员参与, 哪怕是代码小白
又要项目规范, 不至于混乱, 代码格式得统一
还要扩展性强, 比如性能侧, 或便于生成数据

以为是测试相关副业, 点进来原来是五花八门.