Shortest项目日志系统优化方案解析
2025-06-11 01:16:55作者:邵娇湘
在自动化测试领域,一个完善的日志系统对于调试和问题追踪至关重要。Shortest项目近期对其日志系统进行了全面升级,引入了标准化的日志级别、CI集成支持以及结构化输出等特性,显著提升了开发者的调试体验。
日志级别设计
Shortest采用了四级日志体系,遵循行业通用标准:
- 错误级(error):记录测试失败和关键问题
- 警告级(warn):包含非关键问题和废弃功能提示
- 信息级(info):默认级别,显示测试进度和基本结果
- 调试级(debug):提供详细执行过程,包括AI对话和浏览器操作
这种分级设计既满足了日常测试的基本需求,也为复杂问题排查提供了足够的信息深度。
命令行集成
开发者可以通过简单的命令行参数控制日志级别:
pnpm shortest --log-level=error # 仅显示错误
pnpm shortest --log-level=debug # 显示完整调试信息
项目还保持了向后兼容性,原有的--debug-ai
参数被映射为--log-level=debug
,同时会显示废弃警告,确保平滑过渡。
结构化日志输出
新系统实现了两种主要输出格式:
标准输出模式(适用于日常使用):
File: login.test.ts
✓ Login Flow
✗ Logout Flow
Error: Element not found
调试详细模式:
File: login.test.ts
Test: Login Flow
AI: Navigating to login page
Prompt: "Click the login button"
Response: "Looking for login button..."
Browser: Clicking login button at (120, 50)
这种层次分明的输出结构大大提升了日志的可读性,特别是在处理复杂测试场景时。
CI系统深度集成
针对持续集成环境,Shortest实现了特殊的日志处理:
-
错误标注:使用GitHub Actions的标准注释语法精确定位问题
::error file=login.test.ts,line=12::Element not found
-
日志分组:将相关日志组织为可折叠的区块
::group::Test: Login Flow AI: Navigating to login page Browser: Clicking login button ::endgroup::
-
测试摘要:自动生成包含关键指标的总结报告
::group::Test Summary ::set-output name=total_tests::4 ::set-output name=failed_tests::1 ::endgroup::
实现策略与最佳实践
Shortest团队采用了分阶段实施策略:
- 基础架构:首先建立日志级别体系和基本过滤功能
- 输出优化:随后完善不同环境下的格式化输出
- CI适配:专门处理持续集成场景的特殊需求
- 清理维护:最后移除废弃功能并更新文档
这种渐进式改进确保了系统的稳定性,同时为开发者提供了清晰的升级路径。
日志系统的工程价值
完善的日志系统为Shortest项目带来了多重好处:
- 问题定位效率:通过分级的日志信息,开发者可以快速定位问题所在
- 调试体验优化:结构化的输出和分组功能使复杂测试流程更易理解
- CI/CD集成:与GitHub Actions等CI系统的深度集成实现了自动化问题追踪
- 成本可视化:内置的token用量统计帮助团队控制AI测试成本
对于测试框架而言,良好的日志系统不仅是调试工具,更是项目可维护性的重要指标。Shortest的这次升级充分考虑了不同使用场景的需求,为开发者提供了灵活而强大的日志功能,值得同类项目借鉴。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0135AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
231
2.32 K

仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
112
78

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291

暂无简介
Dart
532
117

仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
93

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
993
588

Ascend Extension for PyTorch
Python
75
105

仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
34
61

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
401