对测试工程师来说，“养一只龙虾”意味着将AI变成一个能听懂自然语言的得力助手，帮你完成测试用例生成、自动化执行、报告汇总等工作。它的核心价值在于，把那些重复性的工作交给AI，让你能更专注于复杂的测试策略和风险分析。

下面的指南会带你了解两种主流选择，并详细介绍如何使用它们来提升测试效率。

⚖️ 第一步：选择你的“龙虾”

在开始之前，你需要选择最适合自己的“龙虾”版本：

特性	🦞 OpenClaw (开源版)	🦞 AutoClaw (智谱版)
发布方	开源社区，由全球开发者维护	中国AI公司智谱AI发布，是OpenClaw的“发行版”
部署方式	相对灵活，但对新手有一定门槛，需要一定的技术基础	一键安装，图形化界面，开箱即用，对新手非常友好
核心能力	原汁原味的开源AI智能体框架，拥有强大的 Skill（技能） 插件体系	深度集成飞书，内置了智谱优化的 Pony-Alpha-2 模型
适合人群	追求高度定制化、希望完全掌控所有功能的技术爱好者	希望快速上手、体验核心功能，或是希望将AI集成到飞书办公流的效率追求者

简单来说：如果你希望“即装即用”，AutoClaw 是不错的选择；如果你喜欢自己动手探索，或者需要更灵活的定制功能，那么 OpenClaw 会更适合。

🛠️ 第二步：部署与安装

AutoClaw（推荐新手，最快上手）

1. 下载：访问AutoClaw官网 https://autoglm.zhipuai.cn/autoclaw/ 下载对应你操作系统（Windows/macOS）的安装包。

2. 安装：直接双击下载的安装包，根据图形化指引完成安装。整个过程无需手动配置复杂的命令行环境。

3. 初始化：安装后首次启动，使用手机号登录，并根据引导完成“快速配置”即可。

OpenClaw（适合开发者，功能更全）

1. 准备环境：确保你的电脑上已安装 Node.js 22.0 或更高版本。

2. 一键安装：打开终端（Windows用户请使用管理员身份运行PowerShell），输入以下命令：

   • Windows (PowerShell): iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

这一步可能应为网络原因，安装不一定成功，如果失败可以用以下命令：

  npm install -g openclaw --registry=https://registry.npmmirror.com（备用）

1. • macOS / Linux: curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

1. 启动服务：安装完成后，运行 openclaw gateway 启动核心服务。成功后，你可以在浏览器中访问 http://127.0.0.1:18789 打开Web控制台。

2. 健康检查：为确保一切就绪，运行 openclaw doctor 进行全面检查。

🤖 第三步：为你的“龙虾”注入测试之魂

安装完成后，最关键的一步就是为你的“龙虾”安装测试相关的技能（Skill）。技能相当于给AI安装的“App”，让它获得执行特定任务的能力。

必装基础技能（安全与核心）

技能名称	作用	安装方式
ClawHub	技能市场的入口，用于搜索、安装和管理其他技能。	openclaw plugins install clawhub
skill-vetter	安全审查卫士，在安装其他技能前进行安全扫描，防范风险。	openclaw plugins install skill-vetter

推荐测试技能

技能名称	作用	安装方式
agent-browser	浏览器自动化工具，用于执行Web UI自动化测试。	openclaw plugins install agent-browser
Playwright Test Skill	自定义测试技能，用于生成和执行端到端（E2E）测试脚本。	需要手动创建，或从社区查找相关插件。
proxymock	API流量回放与模拟工具，可录制、回放生产环境的API流量，用于回归测试。	openclaw plugins install proxymock

⚠️ 技能安全提醒：在安装任何技能前，建议先通过 skill-vetter 检查，并优先选择有官方安全认证的技能。同时，避免安装来源不明或过度申请权限的技能，以防恶意代码和数据泄露。

📝 第四步：实战——用自然语言驱动测试流程

部署并安装好技能后，你就可以用对话的方式，让它帮你完成各种测试任务了。

场景一：自动生成接口测试用例

你可以直接告诉它：“根据这份接口文档，帮我生成一套完整的接口测试用例。”

• AI会怎么做：它会自动读取你提供的文档，然后生成包含正常场景、异常场景、边界值等情况的Excel格式测试用例。

• 为什么有效：这可以大大节省你手动编写测试用例的时间，并帮助覆盖到可能被你忽略的测试点。

场景二：一句话执行自动化测试

你可以直接告诉它：“运行房源系统的端到端回归测试。”

• AI会怎么做：如果你预先为它定义了名为“playwright-test”的技能，它就会自动启动浏览器，按照你预设的路径执行点击、输入、验证等所有操作步骤，并最终输出一份测试报告。

• 为什么有效：这让不熟悉代码的产品或运营同学，也能轻松触发和执行复杂的自动化测试流程，大大降低了协作门槛。

场景三：模拟与回放API流量

你可以直接告诉它：“帮我回放昨晚录制的生产环境API流量，验证新版本是否有兼容性问题。”

• AI会怎么做：它会调用proxymock技能，加载你之前录制的流量文件，向测试环境的新版本API发起同样的请求，并比对两次的响应差异，帮你快速发现潜在的回归缺陷。

• 为什么有效：基于真实生产流量的测试，比使用模拟数据构造的测试更可靠，能发现更多在真实场景下才会暴露的边缘问题。

⚙️ 第五步：测试与调优

在将“龙虾”正式投入工作前，可以先进行测试和调优，确保一切按预期运行。

• 测试模式（Dry Run）：在执行关键操作前，可以先用测试模式模拟运行，验证流程和指令是否正确，而不会对真实环境产生影响。

  bash

  # 以测试模式启动，不调用真实模型API
  openclaw start --dry-run
  # 模拟执行一个自动化任务
  openclaw automation trigger --name "daily-test" --dry-run

• 自定义测试技能：当现有技能无法满足你的特定测试需求时，可以开发自定义技能。你只需遵循OpenClaw的技能规范，编写一个包含元数据（skill.json）和执行逻辑（如main.py）的文件夹即可。

• 多模型配置：你可以根据自己的预算和需求，为OpenClaw配置不同的AI模型。例如，你可以接入Kimi、DeepSeek等大模型的API，实现“模型自由”。

  bash

  # 测试已配置的模型是否正常工作
  openclaw models test --provider deepseek

⚠️ 第六步：使用中的关键注意事项

1. 安全合规：务必注意数据安全和隐私保护。不要在不可信的环境下向“龙虾”透露敏感信息。OpenClaw的默认配置下，你的数据主要在本地处理。

2. 替代or辅助：“龙虾”是你的辅助工具，而非替代品。在需要专业工具的场景（如复杂性能测试、深度安全渗透），它目前还无法完全替代专业软件。

3. 持续学习：AI Agent技术迭代非常快，建议持续关注官方文档和社区动态，以便获取最新的功能和最佳实践。

团队协作场景：如果你是团队中的测试工程师，可以将OpenClaw集成到企业微信、钉钉、Slack等通讯工具中，让AI助手成为团队的公共资源。团队成员都可以通过发送消息的方式，随时调用它来完成自动化测试、生成报告等任务。

💎 总结与进阶建议

总的来说，“龙虾”为测试工程师提供了一个将重复性、流程化工作自动化的高效工具，让你能从繁琐的脚本维护和用例编写中解放出来，更专注于探索性测试、风险评估和测试策略优化。

如果你想进一步探索，可以试试这些进阶方向：

• 探索ClawHub技能市场：这里有超过 13729 个技能，涵盖了浏览器自动化、API测试、性能监控等各个方面，能找到更多适合你工作场景的“利器”。

• 编写自己的测试Skill：当现有技能无法满足特定需求时，可以动手编写自定义Skill，将团队的专属测试流程固化下来。

• 让AI生成测试报告：让它帮你汇总多轮测试的结果，生成一份清晰的测试报告。