面向大型项目的智能化、全流程测试管理解决方案

TestFlow 重新定义了测试用例生成方式。它不仅是一个 AI 效率工具，更是一个支持大型项目模块化拆解与团队并行协作的完整平台。通过智能体工作流，将复杂需求转化为结构化、标准化的测试资产。

平台架构 • 核心特性 • 快速开始 • 适用场景 • 许可证

在面对成百上千个功能点的大型软件项目时，传统的“单点生成”或“文档堆砌”已无法满足需求且有着混乱的文档管理，测试点不清晰不系统。TestFlow 专为解决这一痛点而生：

• 从“工具”升级为“平台”：提供完整的项目-模块-任务层级管理，由于 AI 处理的不仅仅是文本，而是结构化的业务逻辑。
• 模块化治理：支持将庞大的系统拆解为独立的测试模块，每个模块拥有独立的状态流转与负责人。
• 异步生产力：内置高性能异步任务引擎，支持后台批量处理万级用例生成任务（预期实现）。

TestFlow 采用现代化的前后端分离架构，核心集成 AI Agent 编排引擎 与 异步任务队列，确保在处理大规模数据时的稳定性与响应速度。

• 模块化架构：支持无限层级的“项目-模块”结构，将复杂系统化整为零。
• 分权协作：基于模块的责任人机制 (Assignment System)，支持 Owner/Member 角色分工，任务责任到人。
• 状态流转：每个模块独立管理生命周期（规划中 -> 进行中 -> 已完成），进度一目了然。

模块化管理：创建项目 → 添加模块 → 分配负责人 → 状态流转

• 四阶段智能流水线：
  1. 需求分析：自动解析文档，提取功能点。
  2. 测试策划：生成测试点与覆盖策略。
  3. 用例设计：输出包含详细步骤的测试用例。
  4. 自我审查：AI 模拟资深测试专家进行质量检查与优化。
• 批量并发生成：利用后台异步队列，支持一次性提交数百个功能点的生成任务，无需前端等待（长期目标）。

AI 一键生成：从上传需求文档 → 需求拆分 → 测试点生成 → 用例设计的完整流程

• 结构化管理：不再是散落的文档，而是数据库中结构化的测试资产。
• 双视图管理：提供“层级树”与“列表”两种视图，满足不同的管理习惯。
• 生态互通：支持 Excel/XMind 导入导出，无缝融入现有测试流程。

用例管理：层级视图/列表视图切换、搜索、批量导出

TestFlow 并非为了替代简单的 Excel 表格，而是为了解决复杂性而生：

• 大型复杂系统：面对上千个功能点、多层级模块的复杂业务系统。
• 跨团队协作：开发与测试团队通过统一平台进行资产沉淀与流转。
• 敏捷迭代开发：需要跟随两周一迭代的快节奏，快速更新回归测试用例。
• 标准化设计规范：希望建立统一的测试用例设计规范与质量标准的企业。

• Core: Python 3.8+, FastAPI
• Database: SQLite (SQLAlchemy ORM)
• AI Integration: OpenAI Compatible API (支持 GPT-4, Claude, 通义千问等)
• Task Queue: BackgroundTasks

• Core: Vue 3, TypeScript, Vite
• UI Framework: Element Plus
• Styling: Tailwind CSS
• State Management: Pinia

• Python 3.8+
• Node.js 16+
• Git

git clone https://github.com/Ggbond626/testflow.git
cd testflow

Windows: 双击运行根目录下的 run.bat 脚本，或在命令行运行：

.\run.bat

Linux / macOS:

chmod +x run.sh stop.sh
./run.sh

如果你更喜欢手动控制每一步，可以参考以下步骤：

cd backend
python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env

cd ../frontend
npm install

# 启动后端
cd ../backend
uvicorn main:app --reload --port 9000

# 启动前端
cd ../frontend
npm run dev

访问 http://localhost:3000 即可开始使用 TestFlow。

使用 Docker 可以快速部署，无需配置 Python 和 Node.js 环境。

# 1. 配置环境变量
cp backend/.env.example backend/.env

# 2. 初始化数据库文件 (关键步骤)
# 防止 Docker 自动创建目录导致报错，需先创建一个空数据库文件
cp backend/autotestcase.db.empty backend/autotestcase.db
# 注意：如果已运行过 docker 导致生成了 autotestcase.db 目录，请先执行 rm -rf backend/autotestcase.db 删除它

# 3. 启动服务
docker-compose up -d --build

# 4. 访问应用
# 前端: http://localhost:3000
# 后端: http://localhost:9000/docs

详细的 Docker 部署说明请查看 DOCKER.md

本项目采用 Apache 2.0 协议开源。

• ✅ 完全免费：无论是个人开发者还是企业团队，均可免费用于商业或非商业项目。
• ✅ 二次开发：允许您基于代码进行修改、分发或集成。
• ℹ️ 唯一限制：在分发或衍生产品中，必须保留原始协议声明与作者署名。

我们相信开源的力量。希望TestFlow 对您有所帮助！