在之前发布的SKILL，我们已经能把接口测试的 AI 流水线跑通了，但一直留着一个缺口：登录、加购、下单各自都测得很好，拼到一起却不一定通——单接口全绿，业务照样可能卡死。

这次新增的两个 Skill 就是补这块的：把「**注册→登录→搜索→加购→下单→支付→查单**」这样一条完整业务链路，当成一个测试对象来搞。

**🔹 api-scenario-modeler（场景建模）**
**🔹 api-scenario-runner（链路执行引擎）**

两个 Skill 一个管「**测什么**」，一个管「**怎么跑**」，和前面篇章的执行、诊断、清理、报告技能无缝衔接，单接口和业务场景两条线从此在同一个体系里跑。


上一篇，我们已经介绍了**api-scenario-modeler（场景建模）**，今天这篇来**来带大家拆解一下api-scenario-runner（链路执行引擎）这个Skill**。


## 实战项目准备

本篇教程的实战案例，依旧延续 **shop-lab** 全栈电商项目，这次业务场景链路skill，会横跨项目的 5 个业务模块：

| 模块 | 链路中承担的角色 |
| ---- | ---- |
| auth（认证） | 注册、登录，产出全程要用的 token |
| search（搜索） | 找到目标商品，产出 productId |
| product（商品） | 查看详情，获取库存基线 stockBefore |
| cart（购物车） | 加购，产出 cartItemId |
| order（订单） | 下单、支付、查单，是断言的主战场 |

先确保后端服务已正常启动，Swagger UI 可访问：`http://localhost:8080/swagger-ui.html`，

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/6c486e4ed9a7897eb2756d3a600502dc.png)


## 业务场景接口测试执行引擎：api-scenario-runner

`api-scenario-runner`这个Skill的作用，就是把 `api-scenario-modeler`（或人工）产出的 `scenario_xxx.yaml` 编排文件真实执行起来：按序发请求、自动变量提取与注入、鉴权头注入、三级断言（步骤断言 + db 终态断言）、每步执行快照留存、失败即停保留现场，还支持把编排文件编译为 pytest 或任意指定框架链路脚本工程。

### 适用场景

- 执行场景编排文件、跑链路、端到端流程验证
- 把场景 yaml 编译成 pytest 链路脚本，纳入 api-test-executor 统一调度
- 失败后保留完整现场，交给 api-failure-diagnoser 深度诊断

### 使用方式

在 Claude Code 中提供编排文件路径，或输入：

```
/api-scenario-runner
```

### 两种执行模式

| 模式 | 说明 |
|------|------|
| run（默认） | 直接执行：结构校验 → 按序请求 → 三级断言 → 报告 + 快照 |
| compile | 编译为 pytest 工程：`testcases/test_scenario_<id>.py` + `data/scenario_<id>.yaml`，复用被测项目 utils/config |

### 核心能力

- 场景上下文：`${var}` 自动提取与注入（支持整串替换与拼接），`auth: true` 步骤自动注入 Bearer token
- 三级断言：步骤断言（status_code → 业务码 → jsonpath）→ 终态 db 断言（expect_value 直接比对 / expect_expr 变量表达式求值）
- 失败即停 + 现场留存：每步快照写入 `steps_snapshot.json`（注入后真实请求、响应、变量视图，敏感值脱敏）
- 归因初判五类：VARIABLE_MISSING / ASSERTION_FAILED / API_ERROR / CONNECTION_ERROR / DB_ERROR
- 安全机制：db 断言仅允许 SELECT、SQL 参数化执行、编排文件禁止写死连接信息、配置缺失 fail-fast

**输出：** `scenario_report.md`（执行报告）+ `steps_snapshot.json`（诊断快照）+ compile 产物（pytest 工程）


### 实操演示

输入下方提示词，如图所示：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/ed7ee73e72e23c148143b8cd0bd916ca.png)

skill运行期间，会自行对比与修正各接口字段名称

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/519544349c2298be26d102d0f11b761f.png)

并对MySQL数据库、redis缓存数据一致性进行校验。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/e6785a4caabb2fcf63cf8333e02a7584.png)

执行完成，SC-order-001 全链路通过（全链路共包括了14个接口调用步骤）


![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/31ffae5c11ac27670457ec62e8b968bc.png)

同时，`scenario_shopping_flow.yaml`和`modeling_notes.md`这两份场景资产已同步为实测最新版：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/5c290a727a3ba3a6eaae4d4c0a5d759a.png)

最后，还会自动生成一份md格式的场景测试执行报告 （默认会存放在：接口测试项目目录`/shop-lab-api-test/scenario_run_results/xxx/scenario_report.md`）

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/ed25f592f697bd1aa8b9c85df93f8217.png)

**融入既有体系（compile + 流水线）**：

```
/api-scenario-runner 编译场景编排文件 /Users/xxx/scenarios/scenario_order_flow.yaml 为 pytest 脚本，输出到 shop-lab-api-test 项目
```

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/e382a8089a0e9cf5aa9d26c90a899b39.png)

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/b7349ba0523802276b5135cde1fd6997.png)

编译产物检查两点：目录结构符合 007 篇的分层规范（testcases/ + data/ ），如上图所示，在`testcases/`目录下，生成了包含 pytest 链路脚本：`test_scenario_order_001.py` 

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/a59ff7581577700fac409abe29efcb34.png)

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/3d57098f1d4da93968b08ca9f1ba80ec.png)

在`data/`目录下，生成业务场景关联脚本测试数据`scenario_order_001.yaml`

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/35b56c6d002063b4c4f92535f4e9097c.png)

之后的一切都是熟悉的：用 009 篇的 `api-test-executor` 按标签（scene:business-flow）调度执行，或交给 `api-pipeline-scheduler` 纳入"执行 → 清理 → 报告"流水线。

比如输入如下提示词：
```bash
调用api-test-executor技能，跑一下~/ai_project/shop-lab-api-test/testcases/test_scenario_order_001.py这个业务场景测试脚本
```

执行后，链路 14 步 + 终态 DB 校验 4 条全部通过，期间还顺手修复了一个编译器的Bug。
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/4862955583bb6d94d2bec5b4d35baf4e.png)

执行完成后，顺带调用api-report-generator技能，让其生成测试报告

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/4d7d564eb983cba57c5c8508abe6aa39.png)

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/7ea5b54c384765509c48a741a5afd6c5.png)

会自动生成好两份测试报告，一份是基于Allure 原生报告（在线服务）

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/15a36a99c1547dd1e96fbab43d130d24.png)

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/43511033daa5112b956639a2dff18707.png)

另一份，是一份自研定制的HTML 测试报告（单文件，可独立打开）

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/8350edde68767c7a75616eeb9b2cc89a.png)

### 幂等与重复执行

第四轮解决"昨天能跑今天跑不过"的问题：**不做任何修改，紧接着再执行一遍同一条链路**。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/c67f4f50ffca75c1d4cd2e7bd9c18e70.png)


合格标准非常明确：第二遍同样全绿。因为 username 是 timestamp 策略动态生成的，第二遍注册的是新用户，不存在 009 篇 `newuser_001` 那种重复注册冲突；链路数据回收按 cleanup 配置联动 `api-testdata-cleaner`，两遍执行之间环境是干净的。如果第二遍失败，大概率暴露两类问题——唯一性字段漏了动态策略，或 cleanup 配置漏了某个数据对象，回改编排文件即可。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/11f1598ad53c7e79225ae5d63bfcc6ae.png)


这一轮直接决定链路能不能进 CI 流水线天天跑，是五轮里最不能省的一轮。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/3f378cccd930a04edb750ff71f3aacf4.png)

至此，业务场景测试完全并入前面篇章建立的自动化体系，**单接口与业务场景两条线，在同一个体系里跑了起来。**

至此，接口自动化测试的 Agent Skill 体系补上了最后一块拼图，完整版图如下：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/f6ad03558bcd26509932aad15de59c72.png)


## 如何获取Skill

所有实战演练创建生成的 skill，会统一上传到 GitHub中，可按需自取。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/0516ca8af964e1acdedf810170c6fe99.png)


同时，目前所有 Skill 均已统一上传至网站 `testfather.cn` Skill 技能商店中。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/8a9c23cd03e176cf66dd606565434ff7.png)


本篇新增的两个 Skill，安装方式与之前一致，将 Skill 目录复制或克隆到你的 Claude Code 或 WorkBuddy 技能目录下即可使用：

```bash

## 在线安装
npx skills add xxx/api-scenario-modeler
npx skills add xxx/api-scenario-runner

# 克隆仓库
git clone git@github.com:xxx/skills.git

# 复制到 Claude Code 技能目录
cp -r skills/api-scenario-modeler ~/.claude/skills/
cp -r skills/api-scenario-runner ~/.claude/skills/

# 或复制到 WorkBuddy 技能目录
cp -r skills/api-scenario-modeler /Users/xxx/.workbuddy/skills/
cp -r skills/api-scenario-runner /Users/xxx/.workbuddy/skills/
```

---

在之前发布的SKILL，我们已经能把接口测试的 AI 流水线跑通了，但一直留着一个缺口：登录、加购、下单各自都测得很好，拼到一起却不一定通——单接口全绿，业务照样可能卡死。

我开发了一款基于业务场景接口测试Skill ，端到端覆盖率达到99.99%，太夯了！

本文介绍新上线的AI测试技能`api-scenario-runner`：作为业务链路执行引擎，它可全自动运行「注册→登录→搜索→加购→下单→支付→查单」全场景编排（YAML），支持变量注入、三级断言、DB终态校验、失败快照留存，并能编译为Pytest脚本融入现有CI流水线，补齐接口测试向端到端业务验证的关键一环。

测试

开发工具

人工智能

本教程新增api-scenario-runner技能，将注册到支付完整业务链路作为测试对象，支持场景编排、变量注入、三级断言及失败快照，可编译为pytest脚本，实现业务场景与单接口测试的自动化统一，并支持幂等重复执行。

数据一致性

代码解释

SQL数据库

编译器

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