自动化测试脚本生成：Selenium + VibeThinker组合实战案例

在现代软件交付节奏日益加快的今天，一个常见的困境摆在测试团队面前：功能迭代太快，回归测试压力巨大，而编写和维护 Selenium 脚本又耗时费力。尤其对于非专业开发背景的 QA 工程师来说，掌握元素定位、等待机制、异常处理等细节，往往需要数周甚至数月的实践积累。

有没有可能让普通人用几句话描述“我想测什么”，就能自动生成可运行的自动化脚本？这听起来像是未来场景，但随着轻量级推理模型的发展，它已经悄然成为现实。

最近我们尝试将Selenium与微博开源的小参数模型VibeThinker-1.5B-APP结合使用，结果令人惊喜——一条自然语言指令，几分钟内就输出了结构完整、逻辑清晰、能直接执行的 Python 测试脚本。更重要的是，整个过程可以在本地完成，无需依赖云服务，既安全又高效。

这个组合的核心思路其实很直接：由 VibeThinker 理解测试意图并生成代码，再由 Selenium 驱动浏览器执行验证。听起来简单，但背后涉及的技术协同却非常精巧。

先看个实际例子。假设我们要测试某个网页登录流程，传统做法是手动写一段类似这样的代码：

from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By import time driver = webdriver.Chrome() try: driver.get("https://example.com/login") driver.find_element(By.ID, "username").send_keys("testuser") driver.find_element(By.ID, "password").send_keys("password123") driver.find_element(By.XPATH, "//button[@type='submit']").click() time.sleep(3) assert "dashboard" in driver.current_url print("登录测试通过！") finally: driver.quit()

这套流程熟悉之后并不复杂，但对新手而言，光是“该用 ID 还是 XPath”、“要不要加等待”、“如何断言成功”这些问题就足以卡住半天。而现在，我们只需要向 VibeThinker 输入一句英文提示：

Write a Selenium script to automate logging into https://example.com with username ‘admin’ and password ‘pass123’. Verify that the URL changes to /dashboard after login.

不出几秒，模型返回的结果几乎和上面的手写脚本一模一样，甚至连finally块中的资源释放都没遗漏。更关键的是，它自动选择了合理的定位策略（比如用contains(text(), 'Login')匹配按钮），并且加入了显式等待建议（虽然示例中用了time.sleep，但在更复杂的提示下它可以输出 WebDriverWait）。

这说明什么？说明 VibeThinker 并不是在“背模板”，而是真正理解了 Selenium 的编程范式和 Web 测试的通用模式。它的底层能力来自高度聚焦的训练数据——专攻算法、数学和结构化推理任务，而不是泛泛地学一堆聊天语料。正因如此，面对“多步操作+条件判断+结果校验”这类典型的测试逻辑，它能像经验丰富的工程师一样拆解步骤，形成清晰的思维链（Chain-of-Thought）。

我们做过对比实验：同样是生成登录脚本，GPT-3.5 或 Claude 这类通用大模型也能完成，但偶尔会漏掉断言、忘记关闭浏览器，甚至引入不存在的方法调用。而 VibeThinker 虽然参数只有 15 亿，远小于主流闭源模型，但在这种特定编程任务上表现反而更稳定。官方数据显示，它在 AIME 数学竞赛题上的得分高达 80.3，LiveCodeBench v6 编程评测也达到 51.1 分，超过了部分更大规模的开源模型。

最吸引人的还是部署成本。训练总花费仅约 7,800 美元，能在消费级 GPU 上流畅运行。我们在一台带 RTX 3060 的笔记本上通过1键推理.sh脚本启动 Jupyter 推理界面，整个过程不到十分钟。这意味着中小企业、独立开发者甚至教学场景都能轻松用起来，不必为昂贵的 API 账单或服务器资源发愁。

当然，AI 生成并非万能。我们在实践中发现几个必须注意的关键点：

• 优先使用英文输入：尽管支持中文，但英文提示词下的推理连贯性和代码准确性明显更高。可能是其训练语料中英文占比更高所致。
• 明确角色设定：必须在系统提示中声明 “You are a programming assistant specialized in generating Selenium scripts”，否则模型可能返回解释性文字而非代码。
• 细化需求描述：模糊指令如“做个登录测试”容易导致生成不完整脚本；最好包含具体网址、字段 ID、预期跳转路径等信息。
• 人工审查不可少：AI 可以写出语法正确的代码，但无法保证页面真实存在某个 ID 为username的输入框。最终仍需人工核对选择器是否准确。
• 敏感环境推荐本地部署：金融、政务类系统测试涉及隐私数据，绝不应通过公网 API 调用第三方模型。本地镜像方案在这里不仅是性能选择，更是安全刚需。

从工程角度看，这套工作流已经可以嵌入日常开发。我们的典型操作流程是：

1. 产品经理提出新功能测试需求；
2. QA 工程师将其转化为自然语言描述，在本地 VibeThinker 界面提交；
3. 模型生成初版脚本，复制到 IDE 中；
4. 安装selenium和webdriver-manager后直接运行；
5. 根据失败日志微调提示词，例如补充“添加显式等待直到元素可点击”；
6. 最终脚本纳入 CI/CD 流程，用于每日构建回归测试。

这种方式不仅提升了效率——原本需要两小时编写的脚本现在十分钟搞定——更重要的是打破了技术壁垒。业务人员不再需要等待测试团队排期，自己就能快速验证核心流程；初级工程师也能借助 AI 输出接近资深水平的代码结构。

这也让我们重新思考“大模型”的价值边界。行业一度陷入“参数越大越好”的迷思，但 VibeThinker 的成功恰恰证明：在垂直任务上深耕的小模型，完全可以实现‘小而强’的突破。它不追求全能对话，也不擅长写诗讲故事，但它知道什么时候该用By.CSS_SELECTOR，什么时候该捕获NoSuchElementException，这才是工程落地最需要的能力。

未来，我们可以预见更多类似的专用模型出现：有的专精于 Appium 移动端脚本生成，有的专注于接口测试用例设计，有的则聚焦于性能测试场景建模。当这些轻量级“专家模块”与成熟的测试框架深度结合，自动化测试将不再是一门需要多年修炼的手艺，而是一种人人可及的生产力工具。

目前这套方案仍有改进空间。例如，若能结合页面 DOM 快照自动识别元素属性，进一步减少人工干预；或者通过对话式调试让模型根据报错信息自主优化脚本，那才真正迈向“自适应测试自动化”。

但无论如何，当下这一刻已经足够振奋：我们正站在一个转折点上——从“人写代码驱动机器”，走向“人说需求，AI 写代码，机器自动验证”。而 VibeThinker + Selenium 的组合，正是这条演进路径上的一块坚实路标。