OpenClaw 实战：AI Agent 自动生成测试用例并写入 Excel

OpenClaw 实战：AI Agent 自动生成测试用例并写入 Excel

一、核心前提

OpenClaw 是轻量级 Agent 框架，核心聚焦： Skill 注册 → 工具选择 → 任务执行

• 没有 Dify 的可视化界面
• 没有知识库、没有复杂工作流
• 代码极简洁、上手极快
• 适合：测试开发 / 有编程能力的测试工程师

一句话定位： OpenClaw = 极简、轻量、只专注做工具调用的小 Agent 引擎

二、环境准备

1. 安装 OpenClaw 及依赖

# 安装 OpenClaw 核心框架
pip install openclaw
# Excel 操作 + LLM 调用
pip install openpyxl openai requests

2. 配置 LLM 密钥

import os
# 替换成你的 OpenAI API Key
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的 API Key"

三、完整实现代码（测试用例生成 + 写入 Excel）

import json
import openpyxl
from openpyxl.styles import Font, Alignment, PatternFill
from openclaw import Agent, Tool, Parameter
from openclaw.llms import OpenAILLM

# ===================== Skill 1：生成测试用例 =====================
class TestCaseGenerateTool(Tool):
    name = "test_case_generator"
    description = """
    软件测试专用工具：根据产品需求生成结构化测试用例，包含用例 ID、模块、用例标题、前置条件、操作步骤、预期结果、优先级
    必须返回 JSON 数组格式的用例数据，每个用例是字典
    """
    parameters = [
        Parameter(
            name="requirement",
            type="str",
            description="产品需求描述",
            required=True
        ),
        Parameter(
            name="module",
            type="str",
            description="测试模块名称",
            required=True
        ),
        Parameter(
            name="priority",
            type="str",
            description="用例优先级（高/中/低）",
            required=True
        )
    ]

    def run(self, requirement: str, module: str, priority: str) -> str:
        prompt = f"""
        作为资深软件测试工程师，根据以下需求生成{priority}优先级的{module}测试用例：
        需求描述：{requirement}
        要求：
        1. 用例字段：用例 ID、模块、用例标题、前置条件、操作步骤、预期结果、优先级
        2. 用例 ID 格式：模块缩写 + 序号（比如登录模块→DL001）
        3. 覆盖所有功能点、边界条件、异常场景
        4. 返回纯 JSON 数组，无多余文字
        """
        llm = OpenAILLM(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.3)
        response = llm.chat.completions.create(
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            model="gpt-3.5-turbo"
        )
        test_cases = json.loads(response.choices[0].message.content.strip())
        for i, case in enumerate(test_cases, 1):
            case["用例 ID"] = f"{module[:2].upper()}00{i}"
        return json.dumps(test_cases, ensure_ascii=False)

# ===================== Skill 2：写入 Excel =====================
class ExcelWriteTool(Tool):
    name = "excel_writer"
    description = """
    软件测试专用工具：把 JSON 格式的测试用例列表写入 Excel，生成规范的测试用例文档
    支持字段：用例 ID、模块、用例标题、前置条件、操作步骤、预期结果、优先级
    """
    parameters = [
        Parameter(
            name="test_cases",
            type="str",
            description="JSON 格式的测试用例列表",
            required=True
        ),
        Parameter(
            name="file_path",
            type="str",
            description="Excel 保存路径",
            required=True
        )
    ]

    def run(self, test_cases: str, file_path: str) -> str:
        try:
            cases = json.loads(test_cases)
            wb = openpyxl.Workbook()
            ws = wb.active
            ws.title = "功能测试用例"
            headers = ["用例 ID", "模块", "用例标题", "前置条件", "操作步骤", "预期结果", "优先级"]
            for col, header in enumerate(headers, 1):
                cell = ws.cell(row=1, column=col, value=header)
                cell.font = Font(bold=True, color="FFFFFF")
                cell.fill = PatternFill(start_color="4472C4", end_color="4472C4", fill_type="solid")
                cell.alignment = Alignment(horizontal="center")
            for row, case in enumerate(cases, 2):
                for col, header in enumerate(headers, 1):
                    cell_value = case.get(header, "无")
                    ws.cell(row=row, column=col, value=cell_value)
                    ws.cell(row=row, column=col).alignment = Alignment(horizontal="center")
            col_widths = [10, 15, 30, 20, 40, 30, 10]
            for i, width in enumerate(col_widths, 1):
                ws.column_dimensions[chr(64 + i)].width = width
            wb.save(file_path)
            return f"成功！测试用例已写入 {file_path}，共 {len(cases)} 条用例"
        except Exception as e:
            return f"失败：{str(e)}"

# ===================== 初始化 Agent =====================
def init_openclaw_agent():
    llm = OpenAILLM(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.3)
    tools = [TestCaseGenerateTool(), ExcelWriteTool()]
    agent = Agent(
        llm=llm,
        tools=tools,
        system_prompt="""
        你是软件测试专属 Agent，负责：
        1. 先调用 test_case_generator 生成测试用例
        2. 再调用 excel_writer 把用例写入 Excel
        3. 最终返回 Excel 生成结果
        """,
        verbose=True
    )
    return agent

# ===================== 执行 =====================
if __name__ == "__main__":
    agent = init_openclaw_agent()
    user_task = """
    请生成登录模块的高优先级测试用例，需求：
    用户登录功能支持手机号 + 验证码登录，手机号非 11 位提示「请输入正确手机号」，
    验证码错误 3 次后账号锁定 10 分钟，登录成功跳转到首页。
    生成后把用例写入 ./登录模块测试用例.xlsx
    """
    result = agent.run(user_task)
    print("\n===== 最终结果 =====")
    print(result)

四、核心代码解释

1. Skill 定义核心:

Tool = 技能 / 函数
name：工具名
description：Agent 判断什么时候调用该工具
parameters：告诉 AI 需要什么参数
run()：真正执行逻辑

2. Agent 执行逻辑:

思考：用户需要生成测试用例 → 调用 test_case_generator 参数提取成功 → 生成用例
再思考：需要写入 Excel → 调用 excel_writer
最终返回结果

五、运行效果

控制台输出

===== 最终结果 =====
成功！测试用例已写入 ./登录模块测试用例.xlsx，共 5 条用例

Excel 文件内容

标准 7 列测试用例
美观规范，可直接提交评审
可直接导入测试平台

六、OpenClaw 进阶扩展

1. 解析 PDF/Word 需求文档

class DocumentParseTool(Tool):
    name = "document_parser"
    description = "解析 PDF/Word 格式的产品需求文档，提取核心需求文本"
    parameters = [
        Parameter(
            name="file_path",
            type="str",
            description="文档路径",
            required=True
        )
    ]
    def run(self, file_path: str) -> str:
        import PyPDF2
        with open(file_path, "rb") as f:
            reader = PyPDF2.PdfReader(f)
            content = "\n".join([page.extract_text() for page in reader.pages])
        return content

2. 对接 TestLink

class TestLinkUploadTool(Tool):
    name = "testlink_uploader"
    description = "把测试用例导入 TestLink 测试管理平台"
    parameters = [
        Parameter(
            name="test_cases",
            type="str",
            description="JSON 用例列表",
            required=True
        )
    ]
    def run(self, test_cases: str) -> str:
        # 调用 TestLink API 实现导入
        return "用例已成功导入 TestLink"

七、总结

OpenClaw 核心流程：

1. 定义 Tool（技能）
2. 注册给 Agent
3. 输入一句话任务
4. Agent 自动选择工具、自动执行、自动输出结果

优势：

• 轻量、无冗余
• 代码完全可控
• 适合嵌入自动化脚本、CI/CD
• 比可视化平台更灵活、更适合测试开发