一、接口自动化建设与挑战

架构背景：群核科技采用微服务架构，日常迭代约600个服务（核心150个），服务接口数量多，且中台化程度高，面临代码改动质量保障与回归测试效率的核心问题。

自动化发展阶段

本地脚本阶段：存在高成本、低价值问题，编写依赖代码能力，结果查看与维护成本高。

平台化阶段：相比本地脚本，可视化平台编写成本低、无需代码能力、报告统计清晰、维护与调度更便捷，但仍存在case覆盖不足、断言质量差、造数成本高、运行稳定性差四大问题。

二、流量录制回放尝试

工具实践

Kudiffy：基于Diffy和Goreplay，支持智能降噪与全链路校验，但仅支持查询类请求，无法跨环境回放，对环境依赖高。

Kurepeater：基于jvm-sandbox-repeater二次开发，可跨环境回放读写接口，环境依赖低，已融入CI流程，平均回放成功率超95%。

Kurepeater优劣势

优势：测试数据真实、场景覆盖全，自动全量校验无需写断言，稳定性高，无造数成本。

劣势：行覆盖率低（约22%，低于接口自动化的49.23%），误报率高（代码变更、环境参数差异、随机逻辑均会导致失败），存在线上服务影响与数据污染的安全风险。

替代结论：Kurepeater无法完全取代接口自动化，二者各有优劣，需协同使用（如无自动化服务用Kurepeater，服务变更大时辅助使用）。

三、自动化平台能力提升策略

核心思路：以“易用、聪明、强制”为原则，实现提效与卡点保障，让自动化成为测试日常手段。

具体措施

建设提效：通过精准测试触发流量录制，快速生成接口与case；基于AI自动生成、变异case；提供前置/后置脚本、SQL、多种断言规则，简化校验编写。

维护提效：搭建稳定测试环境与监控恢复机制降低失败概率；汇总错误信息并结合AI分析，提供排查路径与解决建议，提升排查效率。

使用提效：对接精准测试平台，事项完成时自动执行测试；在提测、Merge Request等关键节点自动触发；通过机器人及时推送失败与度量消息；自动调整行覆盖率阈值，减少人工干预。

四、收益总结与未来展望

收益

效率提升：case生成成本低至秒级，累计自动生成4k+case，失败排查时长多在5-10分钟。

质量改善：接口自动化行覆盖率平均值15.94%（超12%目标），通过率稳定在98%以上，71.43%人员对自动化投入收益满意。

成本优化：减少无效bug创建，降低人工维护与审批成本。

未来规划：优化左移流程，提升精准分析与子调用mock能力；增强AI生成、变异case的精准性，加强自动化助手能力；实现跨平台融合与更精准的问题定位。