OpenClaw 实战：5 分钟用 AI Agent 自动生成规范测试用例并写入 Excel
OpenClaw 实战：5 分钟用 AI Agent 自动生成规范测试用例并写入 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 =====================classTestCaseGenerateTool(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)]defrun(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,caseinenumerate(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 =====================classExcelWriteTool(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)]defrun(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 inenumerate(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,caseinenumerate(cases,2):for col, header inenumerate(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 inenumerate(col_widths,1): ws.column_dimensions[chr(64+i)].width = width wb.save(file_path)returnf"成功！测试用例已写入 {file_path}，共 {len(cases)} 条用例"except Exception as e:returnf"失败：{str(e)}"# ===================== 初始化 Agent =====================definit_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
- 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
classDocumentParseTool(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)]defrun(self, file_path:str)->str:import PyPDF2 withopen(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
classTestLinkUploadTool(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)]defrun(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：
定义 Tool（技能）
注册给 Agent
输入一句话任务
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
