# 创建项目目录并进入
mkdir dify-test-generator && cd dify-test-generator

# 通过curl获取Dify的docker-compose.yml配置文件并启动服务
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/langgenius/dify/main/docker/docker-compose.yml
docker-compose up -d

[触发节点：自然语言输入] 
    → [需求解析节点：LLM分析] 
    → [测试策略生成：基于测试方法论]
    → [测试数据生成]
    → [测试用例生成：LLM+模板]
    → [结果输出：结构化数据]

trigger: natural_language
parameters:
  input_type: text
  max_length: 1000
  example: |
    测试用户登录功能，需要覆盖：
    - 正常登录：正确的用户名和密码
    - 异常情况：用户名错误、密码错误、空提交
    - 安全性：密码加密传输、登录失败次数限制

你是一名资深测试工程师，请将自然语言描述的需求转化为结构化的测试要点。

# 输入
{{natural_language_input}}

# 输出要求
按以下JSON格式输出：
{
"测试场景": ["场景1", "场景2"],
"测试类型": ["功能测试", "安全测试", "性能测试"],
"覆盖要点": ["要点1", "要点2"],
"预期输出": "描述预期行为"
}

基于测试要点，生成详细的测试策略。

测试要点：{{test_points}}

基于以下测试方法论设计测试策略：
- 等价类划分
- 边界值分析
- 正交分析法
- 异常场景覆盖

为每个测试场景生成具体的测试用例设计。

角色：软件测试工程师
任务：根据需求编写测试用例
目标：测试用例要规范，专业，覆盖需求
操作要求：每条用例输出格式都包含前置条件，用例标题，操作步骤，预期结果。使用中文输出。

[测试数据获取] → [数据分析处理] → [报告内容生成] → [多平台推送]

节点类型: HTTP请求
配置:
方法:GET
URL:https://your-domain.atlassian.net/rest/api/3/search
Headers:
    Authorization:"Basic ${base64('email:api_token')}"
    Content-Type:"application/json"
Query参数:
    jql:"project = TEST AND status in ('执行完成') AND updated >= -1d"
    fields:"key,summary,status,customfield_10001"

你是一名资深测试经理，请基于以下测试数据生成一份专业的测试报告：

## 测试执行概览
- 总用例数: {{total_cases}}
- 通过用例: {{passed_cases}} 
- 失败用例: {{failed_cases}}
- 通过率: {{pass_rate}}%

## 分析要求
请从以下维度进行专业分析：
1. **质量评估**：基于通过率评估本次构建的质量等级
2. **问题聚焦**：如果有失败用例，分析可能的原因和影响范围
3. **趋势对比**：与最近3次构建的通过率进行趋势分析
4. **改进建议**：针对发现的问题给出具体的改进建议
5. **发布建议**：基于测试结果给出是否可发布的建议

def format_dingtalk_message(analysis_report, test_data, build_info):
    # 根据通过率设置消息颜色
    if test_data['pass_rate'] >= 95:
        color = "#008000"# 绿色
        status_emoji = "✅"
    elif test_data['pass_rate'] >= 80:
        color = "#FFA500"# 橙色  
        status_emoji = "⚠️"
    else:
        color = "#FF0000"# 红色
        status_emoji = "❌"
    
    # 构建钉钉消息格式
    message = {
        "msgtype": "markdown",
        "markdown": {
            "title": f"{status_emoji} 测试报告 - 构建 #{build_info['build_number']}",
            "text": f"""## {status_emoji} 自动化测试报告
**构建信息**  
> 构建编号: #{build_info['build_number']}  
> 测试通过率: **{test_data['pass_rate']}%** ({test_data['passed_cases']}/{test_data['total_cases']})
"""
        }
    }
    return message

# GitHub Actions 配置示例
name:AutoTestGeneration
on:
push:
    branches:[main]
    paths:['api/**']# API定义变更时触发

jobs:
generate-tests:
    runs-on:ubuntu-latest
    steps:
      -uses:actions/checkout@v3
      -name:GenerateTestsviaDify
        run:|
          curl -X POST "https://your-dify-instance/v1/workflows/trigger" \
          -H "Authorization: Bearer ${{secrets.DIFY_API_KEY}}" \
          -H "Content-Type: application/json" \
          -d '{
            "inputs": {
              "openapi_spec": "${{github.workspace}}/api/openapi.json",
              "test_requirements": "生成完整的接口测试套件"
            }
          }'
      -name:ExecuteGeneratedTests
        run:pytestgenerated_tests/-v