一直想找个好用的低代码自动化测试框架，发现 Robot Framework 已经支持支持自然语言 DSL 测试了。
使用效果如下：
发现存在 2 个问题：
（1）关键字库只有英文版本，中国人阅读不顺畅；
（2）页面的 xpath 这类技术元素放到了 DSL 后面，读用例的时候要想这个 xpath 到底是什么，可读性差，如果不加注释，半个月后都想不起来是什么了；
改造脚本：
对英文关键字进行汉化，以及将 xpath 提取到脚本外部，使用 yaml 文件存储。
效果如下：
脚本：
配置文件：
业务归业务，技术归技术，结构清晰多了。
根据我浅薄的经验低代码做不了自动化。。
看到这篇分享，不禁让我想起之前看到的一篇文章。我们做自动化的终极目标是什么。如果是为了让不会代码的人通过低代码的方式完成自动化。那完成了之后呢？还是转向 coding 还是停留在这个阶段，如果是 coding 为什么一开始不就这么做。如果是为了让 AI 通过范式进行全自动化流程的设计，那么为什么一开始不这样做。我个人不反对任何形式的自动化模式，但是如果你是想推广它，那设计者应该明白，它最终的生命形态是怎么样的，即便是幻想。
我吃香菜了
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按我的理解，自动化的目标是限时输出一份质量评估报告。低代码和纯 python 编程之间取得一个平衡，python 门槛高一些。低代码是以损失灵活性为代价的，适合非技术人员，纯 python 编程具有最大的自由度，适合技术人员。看你当下的人员技能、产品质量评估效率要求，选择自己合适的。
让 AI 通过范式来实现自动化测试，你说得很有道理，可以试试看。
我吃香菜了
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自动化主要是为了增强测试防护网，当项目足够大时（3000 条用例），有限时间内手工很难覆盖完全。
低代码的目标是封装复杂性。现在低代码不好用，并不是低代码不好，大多是低代码平台自身的问题。
真正伟大的工具应该是极具扩展性的
AndersonChan
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体验了一下 playwright mcp，AI 生成自动化测试代码离我们不远了
https://testerhome.com/topics/43494