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# 使用 YAML 格式的自动化脚本
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在大多数情况下，开发者编写自动化脚本只是为了执行一些冒烟测试，比如检查某些内容是否出现，或者验证某个关键用户路径是否可用。在这种情况下，维护一个大型测试项目会显得毫无必要。
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Midscene 提供了一种基于 `.yaml` 文件的自动化测试方法，这有助于你专注于脚本本身，而不是测试框架。以此，任何团队内的成员都可以编写自动化脚本，而无需学习任何 API。
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这里有一个示例，通过阅读它的内容，你应该已经理解了它的工作原理。
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```yaml
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target:
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url: https://www.bing.com
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tasks:
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- name: 搜索天气
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flow:
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- ai: 搜索 "今日天气"
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- sleep: 3000
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- name: 检查结果
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flow:
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- aiAssert: 结果中展示了天气信息
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```
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:::info 样例项目
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你可以在这里找到使用 YAML 脚本做自动化的样例项目 [https://github.com/web-infra-dev/midscene-example/tree/main/yaml-scripts-demo](https://github.com/web-infra-dev/midscene-example/tree/main/yaml-scripts-demo)
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:::
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## 准备工作
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配置 OpenAI API Key
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```bash
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# 更新为你自己的 Key
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export OPENAI_API_KEY="sk-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
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```
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或使用 `.env` 文件存储配置
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```env filename=.env
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OPENAI_API_KEY="sk-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
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```
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或 [自定义模型和服务商](./model-provider.html)
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## 开始
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全局安装 `@midscene/cli`
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```bash
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npm i -g @midscene/cli
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# 或在项目中安装
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npm i @midscene/cli --save-dev
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```
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编写一个名为 `bing-search.yaml` 的文件
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```yaml
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target:
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url: https://www.bing.com
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flow:
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- ai: 搜索 "今日天气"
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- sleep: 3000
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- aiAssert: 结果显示天气信息
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```
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运行脚本
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```bash
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midscene ./bing-search.yaml
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# 或者如果你在项目中安装了 midscene
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npx midscene ./bing-search.yaml
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```
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你应该会看到脚本的执行进度和可视化运行报告文件。
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## 详细用法
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### 运行单个 `.yaml` 文件
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```bash
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midscene /path/to/yaml
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```
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### 运行一个文件夹下的所有 `.yaml` 文件
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```bash
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midscene /dir/of/yaml/
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# 支持 glob 语法
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midscene /dir/**/yaml/
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```
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### 运行在有界面(Headed)模式下
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'headed' 模式意味着浏览器窗口是可见的。默认情况下，脚本会在无界面模式下运行。
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如果你想运行在有界面模式下，你可以使用 `--headed` 选项。此外，如果你想在脚本运行结束后保持浏览器窗口打开，你可以使用 `--keep-window` 选项。`--keep-window` 选项会自动开启 `--headed` 模式。
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headed 模式会消耗更多资源，所以建议你仅在本地使用。
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```bash
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# 运行在有界面模式下
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midscene /path/to/yaml --headed
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# 运行在有界面模式下，并在结束后保持浏览器窗口打开
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midscene /path/to/yaml --keep-window
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```
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### `.yaml` 文件结构
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在 `.yaml` 文件中，有两个部分：`target` 和 `tasks`。
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`target` 部分定义了任务的基本信息
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```yaml
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target:
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# 访问的 URL，必填。如果提供了 `serve` 参数，则提供相对路径
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url: <url>
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# 在本地路径下启动一个静态服务，可选
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serve: <root-directory>
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# 浏览器 UA，可选
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userAgent: <ua>
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# 浏览器视口宽度，可选，默认 1280
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viewportWidth: <width>
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# 浏览器视口高度，可选，默认 960
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viewportHeight: <height>
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# 浏览器设备像素比，可选，默认 1
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deviceScaleFactor: <scale>
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# JSON 格式的浏览器 Cookie 文件路径，可选
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cookie: <path-to-cookie-file>
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# 等待网络空闲的策略，可选
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waitForNetworkIdle:
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# 等待超时时间，可选，默认 10000ms
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timeout: <ms>
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# 是否在等待超时后继续，可选，默认 true
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continueOnNetworkIdleError: <boolean>
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# 输出 aiQuery 结果的 JSON 文件路径，可选
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output: <path-to-output-file>
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```
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`tasks` 部分是一个数组，定义了脚本执行的步骤。记得在每个步骤前添加 `-` 符号。
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```yaml
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tasks:
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- name: <name>
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flow:
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# 执行一个交互，`ai` 是 `aiAction` 的简写方式
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- ai: <prompt>
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# 执行一个交互
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- aiAction: <prompt>
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# 执行一个断言
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- aiAssert: <prompt>
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# 执行一个查询，返回一个 JSON 对象
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- aiQuery: <prompt> # 记得在提示词中描述输出结果的格式
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name: <name> # 查询结果在 JSON 输出中的 key
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# 等待某个条件满足，并设置超时时间(ms，可选，默认 30000)
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- aiWaitFor: <prompt>
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timeout: <ms>
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# 等待一定时间
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- sleep: <ms>
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- name: <name>
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flow:
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# ...
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```
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## FAQ
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**如何从 Chrome 中获取 JSON 格式的 Cookies？**
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你可以使用这个 [Chrome 扩展](https://chromewebstore.google.com/detail/get-cookiestxt-locally/cclelndahbckbenkjhflpdbgdldlbecc) 来导出 Cookies 为 JSON 格式。
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## 更多
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你可能还想了解 [提示词技巧](./prompting-tips.html)
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