# dcs-test-tool

**Repository Path**: cyber-ace/dcs-test-tool

## Basic Information

- **Project Name**: dcs-test-tool
- **Description**: 这是一个电影放映服务器接口测试工具源码库
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-02-15
- **Last Updated**: 2026-02-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# DCS 测试工具

电影放映服务器（Digital Cinema Server, DCS）接口测试框架

基于 Anthropic 的长运行Agent架构设计，支持多品牌、多型号的DCS服务器自动化测试。

## 项目特点

- 🎯 **长运行Agent架构** - 基于Anthropic最佳实践，支持跨多个会话的增量开发
- 🔌 **多品牌支持** - 每个品牌独立的API和配置，易于扩展
- 📋 **测试用例清单** - 结构化的测试用例管理，自动跟踪进度
- 🔄 **单一接口测试** - 测试单个API端点的功能
- 🎬 **业务接口测试** - 测试完整的业务流程和数据流
- 📊 **进度跟踪** - 自动记录测试进度和历史
- 🔧 **可扩展架构** - 基于继承的测试器设计，易于添加新品牌

## 项目结构

```
dcs-test-tool/
├── init.sh                    # 环境初始化脚本
├── test_cases.json            # 测试用例清单（核心）
├── test_progress.txt          # 测试进度跟踪（核心）
├── requirements.txt           # Python依赖
├── README.md                 # 本文件
│
├── core/                     # 核心测试框架
│   ├── __init__.py
│   ├── base_tester.py        # 基础测试类
│   └── test_runner.py        # 测试运行器
│
├── brands/                   # 各品牌测试目录
│   └── examples/             # 示例品牌
│       ├── config.json       # 品牌配置
│       ├── tester.py         # 品牌测试器
│       ├── api_spec.md       # API规格文档
│       ├── tests/           # 测试文件
│       │   ├── single/      # 单一接口测试
│       │   └── business/    # 业务接口测试
│       └── docs/            # 品牌文档
│
├── prompts/                  # Agent提示词模板
│   ├── initializer_agent_prompt.md   # 初始化Agent
│   └── coding_agent_prompt.md       # 编码Agent
│
├── logs/                     # 测试日志
└── test_results/             # 测试结果
```

## 快速开始

### 1. 环境初始化

```bash
# 克隆或进入项目目录
cd ~/work/dcs-test-tool

# 运行初始化脚本
./init.sh
```

初始化脚本会：
- 检查Python环境
- 创建虚拟环境
- 安装依赖包
- 初始化Git仓库
- 创建必要的目录结构

### 2. 添加新品牌

使用**初始化Agent**添加新品牌：

1. 提供品牌API文档
2. Agent自动分析并创建：
   - 品牌目录结构
   - 配置文件（config.json）
   - 测试器类（tester.py）
   - 测试用例清单

### 3. 实现测试用例

使用**编码Agent**逐个实现测试用例：

```bash
# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate

# 查看待实现的测试用例
python -m core.test_runner --brand example_brand --list

# 运行特定测试
python -m core.test_runner --brand example_brand --test TC001

# 运行所有待测用例
python -m core.test_runner --brand example_brand --all
```

## Agent工作流程

### 初始化Agent（首次添加品牌时）

```
用户: 我想添加XXX品牌的DCS测试
  ↓
Agent: 分析API文档
  ↓
Agent: 创建品牌目录和配置
  ↓
Agent: 实现品牌测试器类
  ↓
Agent: 生成测试用例清单
  ↓
Agent: 提交到Git
  ↓
Agent: 报告完成，等待编码Agent
```

### 编码Agent（实现测试用例）

```
每个会话开始:
  ↓
Agent: 运行pwd查看目录
  ↓
Agent: 读取test_progress.txt
  ↓
Agent: 读取test_cases.json
  ↓
Agent: 查看git log了解历史
  ↓
Agent: 选择下一个待实现的测试用例
  ↓
Agent: 实现测试代码
  ↓
Agent: 运行测试
  ↓
Agent: 更新test_cases.json状态
  ↓
Agent: 更新test_progress.txt
  ↓
Agent: 提交到Git
  ↓
Agent: 报告完成
```

## 核心文件说明

### test_cases.json

测试用例清单，记录所有品牌的测试用例：

```json
{
  "brands": [
    {
      "brand_name": "example_brand",
      "test_cases": [
        {
          "id": "TC001",
          "category": "single",
          "priority": "high",
          "description": "连接测试",
          "steps": [...],
          "expected_result": {...},
          "status": "pending",
          "passes": false,
          "dependencies": []
        }
      ]
    }
  ]
}
```

**重要约束**：
- 只更新 `status`, `passes`, `last_tested`, `notes` 字段
- 不要删除或修改已有测试用例

### test_progress.txt

进度跟踪文件，记录：
- 工作流程指引
- 上次会话摘要
- 测试历史记录
- Git提交历史

每次会话开始时必须读取此文件了解当前进度。

### base_tester.py

提供三个基类：

1. **BaseDCSTester** - 所有测试器的基类
   - 连接管理
   - API调用
   - 响应验证

2. **SingleAPITest** - 单一接口测试基类
   - 测试单个API端点
   - 验证响应字段和值

3. **BusinessAPITest** - 业务接口测试基类
   - 测试完整业务流程
   - 支持多API序列调用
   - 数据在API间传递

## 添加新品牌指南

### 步骤1: 准备API文档

收集品牌的API文档，包括：
- 所有API端点列表
- 请求/响应格式
- 认证方式
- 错误码说明

### 步骤2: 参考示例品牌

查看 `brands/examples/` 目录：
- `config.json` - 配置格式
- `tester.py` - 测试器实现

### 步骤3: 创建品牌结构

```bash
mkdir -p brands/your_brand/{tests/{single,business},docs}
```

### 步骤4: 创建配置文件

基于API文档创建 `config.json`，参考 `brands/examples/config.json`。

### 步骤5: 实现测试器

继承 `SingleAPITest` 和 `BusinessAPITest`，实现：
- `_connect_impl()` - 连接逻辑
- `_disconnect_impl()` - 断开逻辑
- `_build_url()` - URL构建

### 步骤6: 添加测试用例

在 `test_cases.json` 的 `brands` 数组中添加新品牌及其测试用例。

## 测试用例类型

### 单一接口测试 (single)

测试单个API端点的功能：

```json
{
  "id": "TC001",
  "category": "single",
  "description": "连接测试",
  "api_endpoint": "/api/connection/test",
  "steps": ["连接服务器", "验证响应"],
  "expected_result": {
    "status_code": 200,
    "required_fields": ["session_id"]
  }
}
```

### 业务接口测试 (business)

测试完整业务流程：

```json
{
  "id": "BC001",
  "category": "business",
  "description": "完整放映流程",
  "workflow": "连接 -> 加载内容 -> 开始放映 -> 验证状态",
  "api_sequence": [
    {"step": 1, "endpoint": "/api/connection/test"},
    {"step": 2, "endpoint": "/api/content/load"},
    {"step": 3, "endpoint": "/api/playback/start"},
    {"step": 4, "endpoint": "/api/playback/status"}
  ],
  "expected_result": {
    "final_status": "playing"
  },
  "dependencies": ["TC001", "TC002", "TC003"]
}
```

## 设计理念

本项目基于 [Anthropic: Effective harnesses for long-running agents](https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents)

### 核心概念

1. **增量开发** - 每次只处理一个测试用例
2. **状态跟踪** - 通过test_cases.json和test_progress.txt跟踪进度
3. **Git历史** - 每次会话结束前提交，保留完整历史
4. **环境干净** - 每次会话结束确保代码可运行

### Agent角色

- **初始化Agent** - 首次添加品牌时使用，设置环境
- **编码Agent** - 每次会话实现一个测试用例

## 贡献指南

欢迎贡献！请遵循：

1. 代码风格：遵循PEP 8
2. 提交信息：使用清晰的提交信息格式
3. 测试用例：确保新用例添加到test_cases.json
4. 文档：更新相关文档

## 许可证

[待定]

## 联系方式

[待定]

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**注意**: 本工具仅用于授权的测试环境。使用前请确保你有相应的授权。