使用 DeepSeek 实现自动化测试主要有以下几种方法：

1.通过 Make.com 平台集成 DeepSeek 实现自动化工作流

• 添加 DeepSeek 模块：在 Make.com 中搜索并添加“DeepSeek AI”模块，输入 API Key 并选择模型类型（如 V3 或 R1），还可以开启“结构化输出”以便后续处理数据。

• 使用 HTTP 调用 DeepSeek API：如果需要更灵活的配置，可以通过 HTTP 模块调用 DeepSeek 的 API。设置请求 URL 为`JSON 格式的请求体。

• 处理响应数据：使用 JSON 解析模块处理返回的数据，并将其传递给后续模块以实现自动化流程。

2.使用 VSCode 和 AI Toolkit 插件生成自动化测试脚本

• 安装 AI Toolkit 插件：在 VSCode 的插件市场中搜索并安装“AI Toolkit for Visual Studio Code”插件。

• 启用 DeepSeek 模型：在插件页面中选择“catalog”中的“models”页面，通过筛选条件找到 DeepSeek R1 模型并启用。

• 生成测试脚本：根据需求描述（如测试场景、测试用例等），利用 DeepSeek 的能力生成自动化测试脚本。例如，可以生成基于 pytest 和 Playwright 的测试脚本，使用 POM（Page Object Model）模式组织代码，将用户数据存储在 YAML 文件中，并通过参数化测试覆盖不同场景。

3.使用 Cline 插件与 DeepSeek 集成生成代码

• 安装 Cline 插件：在 VSCode 中搜索并安装 Cline 插件。

• 配置 DeepSeek API：获取 DeepSeek 的 API Key，并在 Cline 插件中进行配置，设置 API Provider 为“OpenAI Compatible”，Base URL 为`https://api.deepseek.com`，Model ID 为`deepseek-chat`。

• 生成代码：通过 Cline 插件输入需求描述，利用 DeepSeek 生成自动化测试脚本或其他代码片段。

4.直接使用 DeepSeek API 进行自动化测试

• 注册并获取 API Key：访问 DeepSeek 官网（<>），注册账号并获取 API Key。

• 调用 API：根据需求编写代码调用 DeepSeek 的 API，例如使用 Python 的`requests`库发送 POST 请求到`

• 处理返回结果：解析 API 返回的 JSON 数据，根据返回内容生成测试脚本或执行自动化测试任务。

通过以上方法，可以结合 DeepSeek 的强大语言生成能力，快速生成自动化测试脚本，提高测试效率并减少人工编写代码的工作量。