Codes 创新的低代码接口测试解决方案，让点工也能做好接口自动化测试且效率起飞

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导读

在传统研发流程中，测试环节常被视为“刀耕火种”的手工劳动，严重拖慢了自动化开发（Dev）与运维（Ops）的协同节奏。而 Codes 正是以这一薄弱且长期被忽视的技术环节为突破口，通过落地敏捷测试理念，打通研发与运维之间的关键连接点，有效缓解了 DevOps 快速迭代中的“木桶效应”。由此推动了研发、测试、运维一体化融合的进程。

这正是 Codes 推动敏捷测试的初心所在。我们不仅有一整套完整的敏捷测试实施路径，还推出了开源研发项目管理平台——创新的敏捷测试解决方案，致力于从源头优化测试体验。同时，在测试用例管理方面，我们采用以“迭代”为核心的闭环管理模式，相关内容可参考：
《测试用例管理看这一篇就够了 ----Codes 开源免费、全面的测试管理解决方案》。

本文将聚焦于接口自动化测试领域，深入介绍 Codes 所提出的低代码、甚至零代码的接口自研自动化测试方案。我们希望通过此方案，清晰传达产品团队的创新逻辑：始终以用户为中心，深入挖掘实际使用场景，直击痛点，追求极致易用性。我们的目标很明确——让用户“用得爽”，就是我们实现功能的核心准则。这种思维背后，是对陈旧模式的打破，是对零基思维的拥抱。具体到接口测试，便是实现真正的“零代码自动化”，打造一个真正对测试人员友好的平台。

为何要实现零代码的接口自动化？从行业现状说起

要理解这一创新背后的驱动力，必须先回顾当前主流工具所面临的挑战。Postman 与 JMeter 是目前最广泛使用的两大接口测试工具。JMeter 更偏向性能压测与自动化测试结合，Postman 则以轻量级调试著称。尽管它们解决了基础的接口调用问题，但在复杂、高频、协作化的现代研发环境中，其局限性日益凸显。

随着微服务架构、云计算及容器技术的普及，DevOps 已成为 IT 领域的主流开发范式。然而，在快速交付的节奏下，测试往往成为整个链条中最薄弱的一环，严重影响发布效率。降本增效已成为当务之急。一个好的测试平台，不应只是技术堆砌或 KPI 成果展示，而应真正服务于团队，提升效率、降低门槛、促进协作。

市面上许多所谓的“接口测试平台”实则只是 Postman 或 JMeter 的 Web 化界面，缺乏深层次的功能重构与用户体验设计。这类平台要么停留在 Demo 层面，要么仅完成 CRUD 级别的开发工作，未能真正解决协同难、维护难、上手难的问题。即便具备一定技术能力，若无人使用，平台即宣告失败。

当然，提升技术能力的方式多种多样，例如为开源项目贡献 PR、深入阅读中间件源码、掌握 TestOps 实践、开发实用的小型测试工具等，远比盲目造轮子更高效。但反过来说，只要平台真正好用，能显著提升效率，它就是成功的。

测试人员面临的真实困境

对于一线测试工程师而言，日常工作中存在诸多共性难题：

• 工具学习成本高，配置繁琐；
• 跨团队协作时难以共享和统一标准；
• 面对定制化需求时缺乏扩展能力；
• 无法有效支持异常场景与混沌测试；
• 接口依赖关系模糊，调用链路不清晰。

这些问题并非孤立存在，而是相互交织，最终导致测试效率低下、质量不稳定、反馈延迟。因此，我们需要重新审视现有工具的能力边界。

JMeter 与 Postman 的九大局限性分析

Codes 产品团队经过长期实践与调研，总结出以下九个核心痛点：

1. 可管理性差：这些工具本质上是面向个体用户的“单兵作战装备”。无论是 JMeter 的 .jmx 文件，还是 Postman 的集合导出 JSON，都难以进行版本控制与团队协作。虽然市场上有不少将其“Web 化”的尝试，主要目的也只是提升可管理性，但深层次的协作治理、权限控制、审计追踪等问题并未得到根本解决。
2. 对测试人员不够“友好”：回顾 QTP、LoadRunner 等传统商用工具，其最大优势在于高度傻瓜化——即使不会写代码，也能顺利完成参数化、断言、数据驱动等操作。这对大量非开发背景的测试人员而言极为重要。而 Postman 和 JMeter 虽然免费开放，却要求使用者具备一定的脚本编写能力，遇到定制化需求时常需二次开发，学习曲线陡峭。“普适性”应以是否“傻瓜化”为衡量标准，决定使用门槛。高级用户可选择扩展或使用高级特性，但基础功能必须足够直观。类比 IDE 与记事本的关系：哪怕你会编程，也不会用记事本写大型项目，因为效率才是王道。同理，会写代码固然加分，但平台仍需提供高效、低门槛的操作方式。
3. 缺乏对接口反向用例与混沌测试的支持：虽然部分平台支持数据驱动，但对异常输入、边界值、非法结构等反向用例覆盖不足。举个真实案例：某企业因第三方接口接收了一个超长乱码字符串，未做校验，引发后端死循环，最终导致服务宕机。此类问题在常规测试中极易遗漏。Postman 和 JMeter 中的数据驱动多依赖枚举方式设置参数，人工维护成本高且覆盖率有限。而在 Codes 中，我们引入了基于接口结构自动推导的混沌测试机制，无需预设数据，即可实现笛卡尔积级别的组合爆炸式测试，且完全脱离具体数据形态，从根本上提升异常覆盖能力。
4. 无法理清接口间的调用关系：在复杂的微服务系统中，接口之间存在大量依赖与调用链。然而，JMeter 和 Postman 均缺乏可视化手段来呈现这些关系。测试人员往往需要手动梳理上下游逻辑，容易出错且难以维护。一旦某个基础接口变更，关联测试用例可能大面积失效，却无预警机制。理想的平台应能自动解析并展示接口调用图谱，辅助影响分析与回归范围确定。

以上四点仅为九项痛点中的核心代表，后续我们将持续展开其余五项限制，并详细介绍 Codes 如何通过创新架构与设计理念，逐一破解这些难题，构建真正服务于现代 DevOps 流程的接口自动化测试新范式。

在进行大量接口用例编写的过程中，很多人对接口之间的关联性依然感到困惑。虽然我们常常借助调用链系统来追踪请求流程，但对于平台上的具体用例而言，调用链的信息往往过于庞大且与实际用例不完全匹配。即使能够匹配，调用链主要体现的是时间维度的调用顺序，而非清晰展示接口间的依赖逻辑——比如哪些接口必须前置执行、参数如何传递等。此外，并非所有项目都采用了支持调用链跟踪的技术架构（如 SkyWalking、Zipkin 或 Pinpoint），尤其是一些非微服务的传统系统，这类工具难以落地。

事实上，接口之间存在明确的依赖关系。例如，A 接口可能需要先调用获取 token 的接口，同时还要从 B 接口的响应中提取某个字段作为参数。尽管这种依赖在 Postman 或 JMeter 中客观存在，但目前只能依靠人工梳理和记忆，缺乏可视化的依赖图谱。当某一个接口发生变更时，无法快速评估其对其他用例的影响；而如果能直观呈现这些依赖关系，不仅能提升排错效率，还能帮助挖掘更多潜在的测试场景。更重要的是，在执行测试时，系统可自动识别并优先运行被依赖的接口用例，无需执行者手动判断执行顺序。

以 Postman 为例，由于没有内置的依赖管理机制，只能通过手动调整集合中的接口顺序来模拟执行流程。一旦出现循环依赖或结构复杂的情况，长时间后几乎无人记得清楚整个流程，严重依赖“肌肉记忆”，维护成本极高。

5. 低代码趋势下，测试效能面临更高挑战

研发领域已广泛拥抱低代码开发模式，大幅提升交付速度，但接口测试却仍停留在传统手工编码阶段，无形中抬高了测试门槛。这不仅增加了非专业开发背景测试人员的负担，也制约了整体团队的提效进程。有人可能会反驳：“测试开发本就应该会写代码。”的确，五年前这是主流观点，但我们今天追求的不再是代码量的堆砌，而是高质量、高复用性的有效代码。测开人员能写代码固然重要，但这并不等于就能直接转化为团队效能的提升。脱离方法论支撑和工程文化协同的产品，仅仅停留在“秀技术”层面，价值有限。

平台建设的核心目标应是推动团队整体提效，而非服务于个别高手的单兵作战能力。从组织架构来看，团队不可能全部由测开组成。若平台设计忽略业务测试人员的参与度，忽视对非技术人员的友好性，则必然导致“木桶效应”——最短的板决定了整体容量。这样的平台即便功能强大，也只是测开群体的自娱自乐。随着开发侧低代码化带来的效率跃升，测试环节若不能同步进化，短板将更加突出。因此，测试也必须走向低代码化。下文将进一步探讨我对测试低代码化的思考。

当前关于低代码的讨论热度很高，质疑声也不少，这里不再展开。但我坚信，低代码将成为未来主流趋势，尤其是结合无服务（Serverless）架构的发展，更是加速了这一进程。国内外已有多个成熟的低代码平台，包括微软推出的解决方案。以我司使用的低代码平台为例，新入职的应届生仅用三天即可独立完成基础业务开发，效率显著。更进一步，通过注解方式生成单元测试，几乎无需手写任何 JUnit 代码，仅需添加少量注解，便可节省至少两倍的测试开发时间。

6. 缺乏执行过程中的调用链跟踪能力

在执行复杂的接口测试场景时，若中途发生错误，排查问题极为不便。通常需要逐个查看接口日志，尤其是在涉及多个接口的长链路场景中，极易“迷失”。此外，某些接口依赖从上游响应中提取参数，但在执行日志中往往看不到具体的提取表达式及其实际提取结果，导致调试困难，影响问题定位速度。

7. 内置函数支持不足，对非技术人员不够友好

现有工具普遍缺少常用的内置函数支持，如加解密算法、系统级操作、数学运算等。虽然可通过插件扩展实现，但这对不具备开发能力的“点工”来说门槛过高。提供更多开箱即用的内置功能，才能真正提升使用体验，降低学习成本。

8. 接口业务场景编排体验差

当前多数平台在编排接口业务流程时，仍依赖大量硬编码配置，缺乏图形化拖拽式设计。用户无法直观地看到业务流转路径，也无法快速理解或修改流程结构，极大影响可读性和协作效率。

9. 压测无法复用已有接口测试用例

进行性能测试时，往往需要重新搭建请求模型，无法直接复用已有的接口测试用例，造成重复劳动。实际上，接口压测本质上就是在已有用例基础上加大并发量运行，理应实现无缝复用，减少额外工作量。

10. 自动化测试与 CI/CD 集成困难

测试人员在实现自动化测试与持续集成/持续交付流水线联动时，面临较高的技术门槛。无论是环境搭建还是流水线脚本编写，都需要一定的开发技能，这对非开发背景的测试人员极不友好，阻碍了自动化测试的普及和落地。

以上是我总结的接口测试过程中最核心的十大痛点。如果一个接口测试平台未能解决这些刚性需求，仅仅是对 Postman 或 JMeter 等工具做 Web 化封装，其实际价值非常有限。站在管理层视角，若平台未能带来明显增效，投入人力开发便难言合理。提出问题容易，解决问题才是关键。接下来，我将介绍 Codes 如何针对上述问题提供创新性解决方案。

Codes 创新解决方案：一站式敏捷测试管理平台

延续从问题出发到解决方案的设计思路，Codes 致力于打造一体化的敏捷测试平台，全面应对前述十个挑战。

1. 协作与管理问题：平台化天然解决

只要采用统一平台进行测试资产管理，团队协作、权限控制、版本管理和任务分配等问题均可自然化解。

2. 提升测试人员可用性与可维护性

尽管 Postman 和 JMeter 拥有广泛用户基础，但从自动化工程角度看，二者在设计上存在明显缺陷。以下举两个典型例子说明：

(1) 脚本与用例高度耦合：在 Postman 中，前置/后置脚本、签名逻辑等均嵌入在单个接口用例内部，导致维护困难。例如，若请求签名算法发生变化，需逐一修改每个相关接口。若有上百个接口，修改成本巨大。理想做法应是将签名逻辑抽象为独立组件，供各用例按需引用。一旦算法更新，只需修改一次，全局生效，彻底解耦。

参数维护缺乏面向对象特性且无法自动转换，例如复杂的 JSON 结构只能手动编写 JSON 字符串。而大多数用户更习惯使用表单式 KV 对进行配置。若能将批量的键值对自动转为 JSON，并支持如 dto.user.id 这样的嵌套属性写法来映射复杂结构，则参数管理将变得极为便捷，真正实现以面向对象的方式维护接口参数。

如下图所示，通过插件化解耦设计，只需预先配置好所需插件，在实际用例中仅需下拉选择即可应用。

创建与使用插件流程：

• 创建插件

• 在用例中选择已定义的插件

这种参数维护方式极大提升了效率。相比繁琐的 JSON Schema 模式，KV 形式既可快速生成复杂 JSON，也允许直接编辑原始 JSON 内容，兼顾灵活性与易用性。特别是采用 XXX.XXX.XXX 层级路径表达对象属性的方式，更贴近表单操作习惯，充分考虑了使用者的操作体验和工作效率。

对接口反向测试及混沌工程的支持不足

谈及反向测试，通常想到的是数据驱动方法。但对于深层嵌套的 JSON 数据结构，传统数据驱动方式对测试人员并不友好。为此，我们引入了“撞库”机制：只需设定混沌规则，系统会自动排列组合并替换正向用例中的参数值，执行多维度异常探测，从而高效完成接口健壮性验证。

执行策略上，先逐个替换字段验证边界情况，再进行组合式冲击测试。

以下为混沌测试的实际执行结果展示：

我们的数据驱动模型延续了面向对象的设计理念，支持类似 xxx.xx.xx 的属性访问语法，不仅能轻松处理简单 KV，还能用一行表达一个完整 JSON 对象，语义清晰、易于理解，显著优于传统扁平化数据驱动模式。

接口间依赖关系不明确

前文已提及，只要存在参数引用，就必然形成接口间的依赖链。基于此逻辑，系统可自动推导出完整的依赖拓扑结构。在构建测试场景时，一旦选中若干用例，相关依赖接口将被自动纳入执行计划，并按正确顺序排列，同时具备循环依赖检测能力。

不仅可在全局查看依赖图谱，还能在编辑过程中实时提示潜在的循环依赖问题。

下图为某用户真实业务场景中，由 Codes 自动分析得出的接口依赖关系图：

当出现循环依赖时，系统会精准定位并提示具体环路信息（下图来自 Codes 前身 itest 的界面截图，便于说明）：

此外，还提供了灵活的数据驱动匹配规则配置功能：

研发已普及低代码，接口测试却仍停留在编码阶段

这种情况无形中抬高了接口测试的门槛，也不利于整体效能提升。该话题争议较大，此处不再赘述。部分测试人员认为低代码削弱了编码自主权；也有观点担心过度依赖工具会导致思维僵化。但本质上，低代码旨在将重复劳动平台化、标准化，释放人力专注于更有价值的工作。从企业视角看，管理者更希望员工把时间投入到核心任务上，而非重复造轮子。

例如，初级用户可通过拖拽完成断言设置或变量提取；高级用户则可借助类似 BPMN 的可视化编排方式，像设计工作流一样组织接口调用流程。更重要的是，这些编排好的用例还可复用为 JMX 文件，实现一套用例同时服务于功能测试与性能压测，真正做到“一次编写，双重使用”。

缺少执行时的调用链跟踪能力

在接口测试场景执行完毕后，若发现问题，可通过调用链追踪功能快速定位根源。支持从出错节点手动触发后续步骤的继续执行，且保持原有数据上下文不变。点击调用链上的任一接口名称，即可查看其执行时的详细出入参信息。

如下图所示，展示了如何从上游接口提取参数供下游使用，并在日志中完整记录提取表达式及实际取值：

提取表达式示例：$.total:v_total; $.rows[1].packageName:v_pkNa

成功提取两个变量（出参），其运行时值如下图所示：

内置 45 个常用函数

平台预置丰富函数库，覆盖常见数据处理、加密、随机生成等场景，减少脚本编写负担，提升用例开发效率。

支持可视化拖拽式业务场景编排

通过图形化拖拽方式构建复杂的接口业务流程，极大简化场景设计难度。以下以一个实际案例演示操作过程：

首先展示最终效果：

结合接口场景编排与混沌测试规则配置，可一步完成复杂测试任务，极大提升效率。尽管担心系统是否经得起高强度测试，但按照 Codes 提供的 POC 示例，几分钟内即可完成验证。不妨亲自尝试整个 POC 流程。

1. 定义场景中的各个接口：目前支持录制功能，但由于小 T 尚未掌握，故采用手动方式添加登录接口及其他相关接口。

2. 设置登录接口的断言：小 T 认为拖拽式设置断言非常直观高效，当然也保留编码扩展能力，满足高级用户的定制需求。

3. 开始编排业务场景流程

拖拽式接口编排功能，真正实现了业务场景的可视化构建，使用体验简直不要太流畅！（小 T 已经彻底被惊艳到）

第四步：配置业务流程中的流转条件

整个过程如同操作一个标准工作流系统。只需双击两个接口之间的连接线，即可设定流转规则。系统会自动将前一个接口返回的数据解析成树形结构，用户可以直接从该结构中拖动所需字段节点进行条件设置，如下图所示：

第五步：完成全部逻辑流程配置

依次设置所有接口间的执行路径与判断逻辑，确保整个业务链路完整、清晰。

第六步：最令人惊叹的功能登场——自动推导接口依赖拓扑

平台能够智能分析并生成接口之间的调用关系图谱，实现依赖结构的自动化识别与展示，极大提升复杂系统的可维护性。

第七步：定义混沌测试规则并在场景中启用

在 Codes 平台中，支持灵活配置任意数量的混沌工程规则。假设某业务场景包含 X 个接口，其中某个接口参数为 M，并设置了 N 条混沌规则，则该接口的实际执行次数为 M + C_ab × P_aa（取 M 和 N 中较大者作为 a，较小者为 b）。因此，整个场景的总调用次数即为 Σ(M + C_ab × P_aa)。

第八步：运行测试场景并查看完整调用链

启动后可实时追踪各接口的调用顺序与层级关系，全面掌握系统行为。

第九步：查看执行详情与混沌日志记录

以下是一次正常运行的结果截图：

值得一提的是，系统在高负载下依然稳定——短短 30 多秒内成功完成了超过 1800 次调用。

重用接口用例，直接用于性能压测

无需重复造轮子，已有的接口测试用例可直接复用于压力测试场景，大幅提升效率。

• 通过简单操作完成分布式节点管理，快速搭建压测环境；
• 几步配置即可定义压测模型和参数，迅速执行测试任务；
• 支持将现有接口用例一键转换为 JMeter 的 JMX 脚本文件；
• 提供图形化界面管理 JMeter 集群，简化集群配置流程。

节点管理界面

可视化管理压测执行节点，轻松掌控资源状态。

接口用例转 JMX 压测脚本，并配置压测场景

实现从功能测试到性能测试的无缝衔接。

压测报告查看

测试完成后，系统自动生成详细的性能分析报告，便于结果评估与优化决策。

写到这里已有数千字，这仅是我个人的一些思考与实践总结，若有不当之处，欢迎各位同行交流指正。观察 TesterHome 上关于此类平台的讨论，热度很高，观点纷呈。我在此抛砖引玉，期待更多有益探讨——毕竟，只有深入交流，才能推动行业进步。如果能促使大家共同思考：什么样的接口测试平台才是真正好用、对测试人员友好的？那便是极好的。

现实中，不少人开发测试平台只是为了面试加分或增加谈资，这种急功近利的做法并不可取。我见过不少所谓“平台”其实只是个简易 demo，这里就不点名列出代码地址了。很多项目初衷是为了拉群吸粉，但缺乏实质价值，如何留得住人？对此我持保留态度。真正优秀的面试官不会被一个粗糙的平台所蒙蔽。一个人的能力——无论是编码水平还是综合素养——完全可以通过多种方式体现，无需依赖虚假包装。

第十部分：零代码自动化测试与 CI/CD 流程集成

支持无代码拖拽式 CI/CD 流水线编排，让持续集成与交付变得直观高效：

• 以“润物细无声”的方式集成代码扫描、版本控制与质量门禁流程，不增加测试人员的学习负担；
• 践行“轻运维”理念，帮助测试团队零基础向右移，打破测试与运维之间的壁垒，显著提升整体协作效率。

详细内容可参考：
记 Codes 研发项目管理平台——拖拽式无代码 CICD 创新实现

未来展望

我们认为，接口自动化测试的长期重点在于测试数据的可持续维护。目前我们正在开发“接口数据集管理”功能，旨在实现接口用例与测试数据的解耦。每个接口或业务场景均可绑定独立的数据集，而数据集中的每一项都可关联一个“数据生成器”。这些生成器既可以使用平台内置的标准组件，也支持通过插件机制自定义扩展。如此一来，不仅实现了用例与数据的分离，更进一步做到了数据项与其生成逻辑的解耦，支持按需灵活配置。

这篇分享难免引发争议，但以上所述正是 Codes 在接口自动化测试背后的底层设计理念。

Codes 官网：让测试变得更简单、更敏捷！这是 Codes 始终坚持的信念。

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关键词：codes ODEs 解决方案 code ODE