开源k6auto框架：AI技能驱动全栈自动化测试，自动写用例、调断言、排故障

开发者在Linux.do社区开源了k6auto全栈自动化测试框架，该项目基于Grafana开源压测工具k6二次开发，核心特色是以AI skill驱动测试工作流。框架可自动编写接口自动化用例、自动调优断言、自动排查日志并修复问题，同时支持自动生成压测场景，涵盖HTTP接口压测与前端Web压测，相关能力均已用于实战。项目具备可扩展的全栈能力，已有WebSocket协同压测实践，并集成k8s（可在测试过程中自动发现服务器报错）、redis、grpc等模块，支持多环境管理以应对ToB定制化场景。使用上，开发者需本机安装Go 1.23.2以上版本与Node.js，通过xk6构建包含zap、sql、file、kubernetes等扩展的k6可执行文件。新项目接入时只需让大模型参考登录接口的curl命令改写鉴权脚本，项目内置AGENTS.md文件，LLM会自动读取规则并定位skill完成后续任务，无需额外安装。作者还建议接入hermes等Agent并对接飞书、微信，让功能测试人员用自然语言描述场景即可生成测试代码，再由专人review并提交。作者表示该项目为个人提效自建，未在公司推广，因近期离职，后续维护频率可能降低。项目代码已在GitHub完整公开，作者希望借助社区反馈持续改进。

事件分析

核心观点：AI正从写代码延伸到写测试，skill驱动让个人工具链媲美团队级平台，传统测试工具的生态壁垒正被重构。