一、写在前面

在前面的教程中，我们让 DeepSeek 成为测试“修复智能体”；
AI智能体实战：让多个智能体协同工作——Playwright + DeepSeek 多Agent架构实战

企业级实战：让 DeepSeek帮你自动修复 Playwright 失败用例（自愈 MVP）

而这次，我们让它更进一步——变成脚本生成器。

你只需要一句自然语言，比如：

“帮我写一个脚本，打开 saucedemo 网站，登录并验证商品列表出现。”

DeepSeek 就能自动生成 Playwright 测试脚本，并且支持直接运行。

本篇教程专为测试新人、无代码基础者、AI自动化初学者准备。

二、我们要实现什么

最终你将完成一个小项目：

✅ 输入自然语言描述 →
✅ AI 自动生成 Python + Playwright 测试脚本 →
✅ 自动保存并执行

实现效果如下：

   我输入：
“登录 saucedemo 并截图主页面”

AI 输出：
✅ 可运行脚本 saved as test_ai_login.py
✅ 自动运行并生成截图 result.png

三、环境准备（一步到位）

如果你已经安装过 Playwright，可以跳过这一步。
否则，只需运行以下命令：

   pip install playwright requests
playwright install

然后在系统中设置你的 DeepSeek API key：

   export DEEPSEEK_API_KEY="你的key"

如果是Windows 用 set 命令

   SET DEEPSEEK_API_KEY="你的key"

步骤一：设置环境变量（CMD 命令行）

   set DEEPSEEK_API_KEY=sk-你的密钥
set DEEPSEEK_API_BASE=https://api.deepseek.com

⚠️ 注意：

• • “你的密钥”请替换为你在 DeepSeek 控制台中申请的实际 API Key。
• • DEEPSEEK_API_BASE 如果没有特殊代理需求，可保持默认。
  步骤二：验证是否设置成功

   echo %DEEPSEEK_API_KEY%
echo %DEEPSEEK_API_BASE%

如果命令行返回你的 key 和地址（注意不要泄露 key），说明设置成功。

PowerShell 环境
如果你用的是 PowerShell，命令略有不同：

   $env:DEEPSEEK_API_KEY="sk-你的密钥"
$env:DEEPSEEK_API_BASE="https://api.deepseek.com"

💡 建议：
若你希望每次打开终端都能自动生效，可将以上命令添加到系统环境变量中：
右键“此电脑” → “属性” → “高级系统设置” → “环境变量”
添加两个变量：

• • 名称：DEEPSEEK_API_KEY 值：sk-xxxxxx
• • 名称：DEEPSEEK_API_BASE 值：https://api.deepseek.com

四、核心脚本（AI 自动生成测试代码）

   # ai_script_generator.py
import os
import requests
import subprocess

DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
DEEPSEEK_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

def ask_deepseek_for_script(prompt):
    """让 DeepSeek 生成 Playwright Python 测试脚本"""
    headers = {"Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}"}
    data = {
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "你是一个精通 Playwright 的 Python 测试开发助手。"},
            {"role": "user", "content": f"请根据以下需求生成一个 Playwright 测试脚本：\n{prompt}\n要求脚本能直接运行。"}
        ],
        "temperature": 0.5
    }
    r = requests.post(DEEPSEEK_URL, headers=headers, json=data, timeout=60)
    r.raise_for_status()
    return r.json()["choices"][0]["message"]["content"]

def save_and_run(script_text, filename="generated_test.py"):
    """保存并执行生成的脚本"""
    with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(script_text)
    print(f"✅ 脚本已保存为 {filename}")
    subprocess.run(["python", filename])

if __name__ == "__main__":
    print("🎯 请输入测试需求：")
    user_prompt = input("👉 ")
    script_code = ask_deepseek_for_script(user_prompt)
    print("\n🤖 AI 生成的脚本内容如下：\n")
    print(script_code)
    save_and_run(script_code)

五、运行示例

运行脚本：

   python ai_script_generator.py

输入命令：

   👉 登录 saucedemo 并截图商品页面

输出：

   ✅ 脚本已保存为 generated_test.py
✅ 测试执行中...
✅ 截图已保存 result.png

截图将自动保存在当前目录。

六、可扩展玩法

七、小结

这一篇，你学会了：

• • ✅ 让 AI 从自然语言生成可运行的 Playwright 测试脚本
• • ✅ 自动执行并生成结果截图
• • ✅ 为后续“AI 智能体协作测试”打下基础