前言
最近在做 Vue 项目的自动化测试，尝试了很多方案，走了不少弯路。从一开始用 Class 和 Tag 定位元素，到后来尝试 Playwright MCP，再到视觉大模型，最后发现最简单的 data-testid 才是最稳定、最好用的方案。这里记录一下这个探索过程。
一、基于 Class 和 ID 定位
很多新手（包括我）刚开始写测试的时候，习惯直接从 Chrome DevTools 里面 Copy Selector，然后就有了这样的代码：
// ❌ 典型的"一改即挂"代码
await page.locator('.main-content > div:nth-child(2) > button.btn-primary').click()
存在的问题：
1、Vue 的 Scope CSS 问题
Vue 的 Scope CSS 编译后的类名会带 Hash（比如 .btn-v-7a2b），每次重新打包都会变，测试代码立马就不能用了。
2、结构太脆弱
只要你给外层加个 <div> 或者改下 Flex 布局，nth-child(2) 可能就变成 nth-child(3) 了，测试立马报错。
结论：基于样式和层级的定位方式，维护成本太高，完全不可行。
Playwright MCP 原理
既然有这个问题，Playwright MCP 是如何做自动化测试的呢？
实现原理：Playwright MCP 不读原始 HTML，而是提取浏览器的 Accessibility Tree（无障碍树），并给每个可交互节点动态打上一个临时编号（Dynamic Ref）。
实现流程是这样的：
页面 -> 提取语义树 -> 按钮变为 [Ref: 12] -> AI 指令 Click Ref 12
存在的问题：
1、动态 Ref 不可复用
这个 Ref 12 是运行时生成的。你没法把”点击 Ref 12”写进代码里，因为下次运行它可能就是 Ref 15 了。
2、无法生成代码
MCP 本质是一个 Agent（代理），它适合”帮我点一下”这种一次性操作，但不适合”帮我写一个在 CI 流水线里跑三年的脚本”。
结论：MCP 适合做探索性测试，但没法产出稳定的、可维护的测试代码。
二、基于视觉大模型 (Vision LLM)
既然 DOM 和语义树都不好用，我想到了一个更”高级”的方案：像人眼一样直接看截图。
实现流程如下：
截图 -> 发送给 GPT-4o 等多模态模型 -> 问"购物车按钮坐标在哪？" -> 点击坐标
存在的问题：
1、速度太慢
每次操作都要经历”截图-上传-推理-返回”，一个点击就要几秒钟。如果有几百个 Case，跑完要等到天荒地老。
2、稳定性差
页面加载稍微慢一点，或者渲染有 1px 的像素差异，模型就可能出问题（AI 幻觉）。
结论：看起来很美，但效率太低，根本没法支撑高频 CI。
三、data-test-id 才是正解
排除掉上面这些”花里胡哨”的方案后，我发现最稳、最快、最好维护的方式，其实是最简单的 data-test-id。
为什么说它是最优解？
1、解耦样式
按钮从蓝色改成红色，Class 改得面目全非，测试依然能通过。
2、解耦结构
按钮从 header 移到 footer，Playwright 依然能瞬间抓到。
3、速度极快
原生 DOM 查询，毫秒级响应，比 AI 快一万倍。
Vue 项目中如何使用
在 Vue 组件中，养成随手写”测试钩子”的习惯就行了。
前端代码 (Vue)
<template>
<div class="complex-wrapper-v2">
<button class="btn-dynamic-hash" data-testid="submit-order-btn" @click="submit">提交订单</button>
</div>
</template>
测试代码 (Playwright)
// ✅ 极其稳定、可复用、速度快
// 只要"提交订单"功能还在，这行代码就永远有效
await page.getByTestId('submit-order-btn').click()
传统方案需要手动添加，但存在明显痛点：
- 开发体验差： 写完业务逻辑还要绞尽脑汁想一个唯一的字符串。
- 维护成本高： 经常忘记加，或者复制粘贴代码时忘记改，导致 ID 重复。
- 语义混乱： 张三写 btn-submit，李四写 submit-button，毫无规范。
解决办法：
- 新项目：方案 1：采用 AI 工具自动生成 data-testid（如通过 AST 分析，找出所有关键交互节点，自动注入）
- 方案 2：开发源码中完全不写 data-testid，由编译工具（Webpack/Vite）在构建时自动根据语义指纹注入。
- 存量项目：使用 AI 批量分析生成 testid，通过
codemod自动插入
方案 1 工作流：
- 解析： 使用 Babel/SWC 将代码解析为 AST (抽象语法树)。
- 定位： 找出所有关键交互节点（如
<button>,<input>, 或自定义组件）。 - AI 命名： 将该节点的代码片段（包含上下文）发给 LLM，要求生成符合团队规范的
data-testid（如 page-login-btn-submit）。 - 去重： 脚本维护一个全局 Set，确保生成的 ID 不重复。
- 回写： 将生成的 ID 插入 AST 并转回代码。
创新点： 可以配置 git hook，在 commit 前自动检查并修复。
命名规范：让 AI 基于元素功能（而非位置）生成语义化 ID，如：
<!-- AI生成 -->
<button data-testid="user-profile-save-btn">保存</button>
<!-- 而非手工命名 -->
<button data-testid="btn-12">保存</button>
（完）