鉴于当前海外本地化项目的测试流程较为繁琐且耗时，为保障测试的全面性与效率，亟需一套与之配套的Web自动化测试解决方案。本项目搭建结合cursor+playwright来完成，通过cursor的AI能力生成Playwright相关代码，Playwright 是一款强大的现代 Web 端到端测试框架，由微软开发。它支持用单一 API 操作 Chromium、Firefox 和 WebKit 三大浏览器引擎，实现跨浏览器的自动化测试。希望本文对想要使用ai快速生成项目的开发人员有所帮助。
使用方是需要web自动化实践，我们首先考虑到python中的playwright，利用cursor技术快速生成项目框架，为什么不使用目前线上已有的开源web自动化框架？因为线上开源的框架不够轻，而且学习成本比较大，上手需要花费大量的学习时间，我们通过cursor生成，只生成我们需要的功能，避免过量功能影响效率
1）并发执行：系统支持多个测试脚本并发执行，通过配置文件控制并发数量。
2）失败重试：支持自动重试失败的测试任务，提高测试稳定性。
3）报告定制：支持HTML和JSON两种报告格式，可自定义报告内容和样式。
4）日志管理：完整的日志记录系统，支持控制台和文件输出。
2）功能描述：详细描述需求和功能内容，用一句话说清代码的核心目标，避免模糊动词（如 “处理数据” 改为 “从 CSV 文件读取数据并计算各列平均值”）。
3）代码风格与附加要求：明确格式、注释、可扩展性等细节
当然，靠AI提示词生成出来的项目并不可能百分之百完全可以直接运行或贴合实际业务，我们需要还是需要对项目进行调优。操作和处理上也不用太担心，可以直接用ai帮忙解决大部分的问题。
当我们运行脚本直接报错时，我们可以把运行的报错原因直接贴到对话框上，告诉cursor解决问题：
我们可以把报错信息直接粘贴到cursor对话框中：
需求方如果需要增加需求，或想在项目上做调整，我们可以直接在对话框直接告诉你的需求
我们生成的项目只有我们知道使用方法，如果想让需求方快速上手，我们可以通过ai补充文档：
编写测试用例，通过提示词生成测试用例，或者通过ai导入已有的测试用例，运行项目查看报告
config.py：配置管理。负责读取和解析 config.yaml 文件，为其他模块提供统一的配置访问接口。
script_manager.py：脚本管理。可能用于动态加载、发现和组织 src/scripts/ 目录下的测试脚本。
task_manager.py：任务管理。这是测试执行的核心，负责调度测试任务、管理测试顺序、处理并发执行等。
这里放基本的操作封装。将 Playwright 的原始 API（如点击、输入、拖拽）封装成更稳定、更易用的高级函数，并添加了日志、自动等待等逻辑。这是实现“页面对象模式”（Page Object Model）的基础。
集中管理所有页面的定位符（Locators），通常以字典或类的形式存储。实现定位符与测试脚本的分离，当页面元素变化时，只需在此处修改即可。
报告生成器。负责收集测试执行结果，整合日志和截图，并生成不同格式（如 HTML、JSON）的测试报告。
这些放具体的测试用例，利用来自 actions 和 elements 的封装来编写简洁、可读的业务逻辑。
logger.py：日志工具。自定义日志配置，统一管理日志格式和输出位置，确保日志既能在控制台显示也能存入文件。
参考“xxxx.py”脚本写一个测试用例脚本,操作步骤如下：
1.xxxx
2.xxxx
3.xxxx
规则：
1.如果有新增的基础操作，请写入actions目录下
2.如果有新增的元素点击，请写入elements目录下
3.脚本尽量简洁，可以做到复用
对于已有的测试用例，通过AI将已有独立测试脚本进行导入转化
当然如果我们需要手写测试用例，我们可以直接修改elements，scripts和actions即可
项目已交付给海外测试郑武高维护，并在后续跟进与使用过程中无明显问题，测试提效待进一步确认
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