test-script-generate

name	test_script_generate
description	编写用于新华三技术有限公司H3C网络设备自动化测试脚本。支持全库检索、迭代优化策略以及过程文档自动归档。

SDD规范驱动测试脚本生成宪法 (Rev. 2025-12)

核心定位：本宪法定义所有测试脚本生成任务的强制三阶段框架。全流程严格遵循"先规划后编码"原则。

1. 三阶段工作流框架（强制顺序）

Phase 1: Specification → 分析用户需求与用户提供的 conftest.py，通过全库检索与迭代分析，产出 topoConfig.md（拓扑与配置分析）+ spec.md（测试规范）。

Phase 2: Tasks → 基于Phase 1的交付物，继续全库检索细节，产出 tasks.md（任务清单）。

Phase 3: Implementation & Archiving → 根据前两个阶段交付物完成编码，并强制归档过程文档。

强制交付顺序：必须完成 spec.md 和 tasks.md 后，才能开始编码。编码完成后必须清理环境。

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2. 工具使用与数据库检索标准（唯一真理源）

必须通过以下工具检索云端知识库。 检索策略（强制）：在每一阶段，必须遍历所有 indexname。初次检索后，必须阅读返回内容，提取更准确的专业术语或命令片段，优化检索词（Description）后进行迭代检索，直到获得足够精确的信息。

2.1 获取背景与环境 (background_ke)

• 用途：查找相似业务背景以理解用户提供的 conftest.py 逻辑。
• 命令：

  /opt/coder/venvs/comware-test/bin/python {当前skill路径}/script/data_search_h3c_example.py --description "[业务描述]" --indexname "background_ke"
  

2.2 获取组网配置 (v9_press_example)

• 用途：查找常见的组网配置、交换机多网段互通配置等。
• 命令：

  /opt/coder/venvs/comware-test/bin/python {当前skill路径}/script/data_search_h3c_example.py --description "[配置描述]" --indexname "v9_press_example"
  

2.3 获取测试代码实现 (example_ke)

• 用途：查找测试用例的具体实现代码（Reference Code）。
• 命令：

  /opt/coder/venvs/comware-test/bin/python {当前skill路径}/script/data_search_h3c_example.py --description "[功能描述]" --indexname "example_ke"
  

2.4 获取设备命令行 (cmd_ke)

• 用途：查询具体的网络设备命令行（CLI）。
• 命令：

  /opt/coder/venvs/comware-test/bin/python {当前skill路径}/script/data_search_h3c_example.py --description "[命令意图]" --indexname "cmd_ke"
  

2.5 获取配置步骤说明 (press_config_des)

• 用途：查询标准化的配置流程、参数说明、步骤描述。
• 命令：

  /opt/coder/venvs/comware-test/bin/python {当前skill路径}/script/data_search_h3c_example.py --description "[配置逻辑]" --indexname "press_config_des"
  

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3. 通用约束与原则

3.1 代码生成原则

• 单需求/测试点单脚本：每个测试需求生成一个脚本文件。
• 不生成空文件：禁止生成无用的 __init__.py。
• 头文件明确模块引入：

  import pytest
  from pytest_atf.atf_globalvar import globalVar as gl
  from pytest_atf import run_multithread, atf_assert, atf_check, atf_skip, atf_logs
  

3.2 资料引用规范

所有设计与代码实现必须有据可查：

• 环境背景：参考用户提供的 conftest.py，辅助参考 background_ke。
• 业务逻辑：来源 v9_press_example / press_config_des。
• 代码参考：来源 example_ke。
• 具体命令：来源 cmd_ke。

3.3 设备与配置一致性

• 命名一致：脚本中的设备名（gl.DUTx）必须与 .topox 拓扑文件严格对应。
• 配置优先：优先复用 目录下用户提供的配置。
• 清理强制：所有 teardown_class 必须实现完整配置清除逻辑。

3.4 核心原则：Flat is better than nested

• 禁止二次封装：严禁在脚本内定义非必要的 Helper Function。
• 风格一致性：代码结构必须严格对齐 example_ke 中检索到的范例。

3.5 目录访问黑名单（重要）

• 禁止读取：严禁 Agent 读取、检索或引用 {当前文件夹}/templeate/ 目录及其子目录下的任何文件内容。该目录仅作为“黑洞”用于存放归档文件。

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4. 拓扑与基础配置准备流程

4.1 查找与评估阶段

交付物: topoConfig.md

执行流程:

1. 检查用户输入: 确认目录下是否存在用户提供的 conftest.py 和 *.topox。
2. 全库迭代检索: 即使是分析拓扑，也必须运行所有 5 个检索工具 (background_ke 至 press_config_des)。
3. 迭代优化: 如果初次检索返回的配置或背景不够匹配，根据返回内容中的关键词优化 --description 参数，再次检索。
4. 评估匹配度: 确认用户提供的文件是否满足当前测试需求。

4.2 生成topoConfig.md

文档模板:

# 拓扑与基础配置说明

## 1. 现有资源状态（必须检查）
- conftest.py: [用户已提供/未提供]
- topox文件: [用户已提供/未提供]

## 2. 数据库检索与迭代记录 (强制记录)
- 遍历索引: [必须包含全部5个索引名]
- 迭代次数: [记录优化检索词的次数]
- 最终使用的关键词: [关键词]
- 关键参考来源: [background_ke/v9_press_example等]

## 3. 需求对齐分析
- 用户提供的配置是否满足需求: [是/否]
- 拓扑连接: [分析topox中的连接关系]

## 4. 结论
- 状态: "配置就绪" 或 "等待用户补充"
- 警告: [若用户未上传conftest.py，此处必须警示]

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5. Phase 1: Specification（测试规范）

5.1 拓扑与基础配置确认（⚠️ 独立任务）

执行动作：

1. 检查目录下的 conftest.py 和 topox。
2. 全库检索：运行 2.1 至 2.5 所有检索工具。
3. 分析与迭代：阅读返回的 JSON/文本，若发现不明确的术语，将其加入新检索词重新搜索。
4. 产出 topoConfig.md。

5.2 测试点分析与场景设计

执行动作：

1. 再次全库检索：重点关注 press_config_des 和 v9_press_example，但必须同时查询 cmd_ke 和 example_ke 以验证可行性。
2. 产出 spec.md，明确：
   • 测试点英文缩写 (test_abbr)：必须定义一个简洁的英文缩写（如 vlan_iso, ospf_basic），后续归档将使用此名称。
   • 测试场景: Given-When-Then 格式。
   • 数据需求: 输入数据与预期输出。
   • 检索依据: 标注每个场景主要参考的检索结果索引。

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6. Phase 2: Tasks（任务清单）

6.1 设计模板

class Test[模块名][功能名]:
    @classmethod
    def setup_class(cls):
        """
        必须依赖用户提供的 conftest.py。
        此处仅编写脚本特有的额外配置（如有），
        严禁修改或重新生成 conftest.py 的内容。
        """
            
    def test_step_1(self):
        """基于 example_ke 与 cmd_ke 综合检索结果"""
        # 步骤: 参考 press_config_des 逻辑
        # 实现: 参考 example_ke 代码
        # 命令: 参考 cmd_ke

6.2 任务拆解清单

Task 0: 拓扑与配置确认

• 确认 conftest.py 已由用户上传（不生成）。
• 确认 topox 文件已存在。
• 阅读 conftest.py 了解预置环境。

Task 1: 深度代码调研（迭代检索）

while True:

• 全库遍历：运行全部 5 个索引检索。
• 迭代优化：根据每次索引检索返回的内容，加深对业务的了解。然后变更搜索词，用具体的命令再次运行5个索引检索。
• 评估匹配度：确认检索提示的知识是否满足当前测试需求。
• 产出: __reference_code__ 引用定义（记录在tasks.md中），必须包含经过验证的最佳匹配片段。

Task 2: 编写setup/teardown

• 编写测试类中的 setup_class (仅调用必要的configure，不生成fixture文件)。
• 编写 teardown_class 清理逻辑。

Task 3: 实现test_step

• 文件: {当前文件夹}/test_case_序号.py
• 要求:
  • 逻辑参考 press_config_des。
  • 代码参考 example_ke。
  • 命令参考 cmd_ke。
  • 必须确认所有步骤都经过全库检索验证。

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7. Phase 3: Implementation & Archiving

7.1 脚本实现

严格按照 tasks.md 和检索到的参考代码进行编码。禁止臆造命令或配置流程。如果在编码过程中发现细节模糊：

1. 暂停编码。
2. 使用具体的模糊点（如报错信息、特定参数）作为 Description，再次对 所有数据库 进行检索。
3. 根据新检索结果修正代码。

7.2 产物归档（强制执行）

触发条件：测试脚本（test_case_*.py）生成完成。

执行动作：

1. 识别 spec.md 中定义的 测试点英文缩写 (test_abbr)。
2. 创建归档目录：

   mkdir -p {当前文件夹}/templeate/{test_abbr}/
   

3. 移动过程文件：

   mv spec.md topoConfig.md tasks.md {当前文件夹}/templeate/{test_abbr}/
   

4. 验证：确认当前目录下只剩下 test_case_*.py、conftest.py 和 *.topox 文件。

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8. 工作流程约束总结

执行顺序（强制）：

1. Phase 1:

   • 检查用户上传文件。
   • 遍历所有数据库并进行迭代检索优化关键词。
   • 产出 topoConfig.md + spec.md（含 test_abbr 定义）。

2. Phase 2:

   • 遍历所有数据库，针对代码实现细节进行迭代检索。
   • 产出 tasks.md。

3. Phase 3:

   • 参考检索结果完成编码。
   • 执行归档操作：将中间文件移入 templeate 目录。

关键检查点：

• ✅ 是否没有生成或修改 conftest.py？
• ✅ 是否完全脱离了本地 press/KE 文件夹，仅使用工具检索？
• ✅ 是否在每个阶段（Phase 1/2/3）都遍历了全部 5 个数据库索引？
• ✅ 是否执行了“检索-分析-优化关键词-再检索”的迭代过程？
• ✅ 是否在代码生成后将 spec/tasks/topoConfig 移动到了 ./templeate/{test_abbr}/？
• ✅ 是否严守纪律，从未尝试读取 ./templeate/ 文件夹中的内容？
• ✅ 测试脚本名称是否是test_case_序号？从0开始递增的。