ArgusAI

配置驱动的 Docker 容器端到端测试平台 — 代码的百眼守护者

ArgusAI 是一个声明式的 E2E 测试框架，通过 YAML 配置文件描述测试环境、Mock 服务和测试用例，自动完成 Docker 镜像构建、容器管理、Mock 服务启动和测试执行。同时提供 MCP Server，让 AI 编程助手可以直接执行 E2E 测试。

特性

• YAML 驱动 — 声明式定义测试环境和用例，零脚本编写
• Docker 原生 — 自动构建镜像、管理容器、配置网络和健康检查
• Mock 服务 — 内置 Mock 服务器，通过配置快速模拟外部依赖
• OpenAPI 智能 Mock — 从 OpenAPI 3.0/3.1 spec 自动生成 Mock 路由，支持请求验证、录制/回放
• 多运行器 — 支持 YAML / Vitest / pytest / Shell / Exec / Playwright 等多种测试运行器
• 断言 DSL — 丰富的断言语法，支持精确匹配、正则、类型检查、存在性验证等
• 变量系统 — 支持 {{config.*}}、{{env.*}}、{{runtime.*}} 模板变量
• 韧性自愈 — 结构化错误码、预检健康检查、容器自动重启、端口冲突规避、孤儿资源清理、熔断器保护
• 测试持久化与趋势分析 — SQLite 持久化测试结果，Flaky Test 识别，通过率/时长趋势分析
• 智能诊断建议 — 失败自动分类、错误签名匹配、修复知识库、置信度评分、修复反馈闭环
• 可视化 Dashboard — 实时查看测试执行状态、容器日志、Mock 请求录制、趋势分析
• 多项目隔离 — 进程级端口注册中心（PortAllocator）+ 项目命名空间网络（argusai-<project>-network），多项目并发运行互不干扰
• 纯测试模式 — 无需定义任何 service，直接对外部容器（如 docker-compose 编排的服务）跑 YAML 测试套件
• 完整 CLI — 25 个命令覆盖测试全生命周期（构建、运行、诊断、趋势分析），适合终端和 AI Agent
• MCP Server — AI 原生集成，让 Cursor/Claude 等编程助手直接运行 E2E 测试（23 个工具）
• CI/CD 模板 — 提供 GitLab CI 和 GitHub Actions 开箱即用模板

环境要求

依赖	最低版本	说明
Node.js	>= 20.0	运行时环境
pnpm	>= 10.0	包管理器
Docker	>= 24.0	容器引擎（需启动 Docker Daemon）

快速开始

1. 安装

# 全局安装 CLI
npm install -g argusai

# 或作为开发依赖
pnpm add -D argusai argusai-core

2. 初始化项目

argusai init

自动生成：

• e2e.yaml — 主配置文件
• tests/health.yaml — 示例健康检查测试
• .env.example — 环境变量模板

3. 编辑配置

编辑 e2e.yaml，配置你的服务：

version: "1"

project:
  name: my-app
  description: "我的应用 E2E 测试"

service:
  build:
    dockerfile: Dockerfile
    context: .
    image: my-app:e2e

  container:
    name: my-app-e2e
    ports:
      - "8080:3000"
    environment:
      NODE_ENV: test
    healthcheck:
      path: /health
      interval: 5s
      timeout: 3s
      retries: 10
      startPeriod: 15s

  vars:
    base_url: http://localhost:8080

tests:
  suites:
    - name: 健康检查
      id: health
      file: tests/health.yaml

4. 编写测试

创建 tests/health.yaml：

name: 健康检查
description: 验证服务健康状态

cases:
  - name: "GET /health 返回 200"
    request:
      method: GET
      path: /health
    expect:
      status: 200
      body:
        status: ok

5. 运行测试

argusai build          # 构建 Docker 镜像
argusai setup          # 启动测试环境（网络 + Mock + 容器）
argusai run            # 执行测试
argusai clean          # 清理资源

CLI 命令参考

argusai [command] [options]

全局选项:
  -c, --config <path>    e2e.yaml 配置文件路径
  --verbose              详细输出模式
  -V, --version          显示版本号
  -h, --help             显示帮助信息

命令	说明	关键选项
init	初始化项目模板	--dir <path> 目标目录
build	构建 Docker 镜像	--no-cache 禁用缓存
setup	启动测试环境	--skip-build 跳过构建
run	运行测试套件	-s <id> 指定套件, --reporter json 报告格式, --timeout <ms> 超时
status	查看容器/网络状态	—
logs	查看容器日志	-f 实时跟踪, -n <lines> 行数, --container <name> 指定容器
dashboard	启动可视化面板	-p <port> 端口
clean	清理测试资源	--all 同时删除镜像和 volumes
dev	一键启动开发环境	--skip-build 跳过构建, --no-cache 禁用缓存
rebuild	一键重建（clean+build+setup）	--no-cache 禁用缓存
history	查看历史测试运行记录	-n <count> 记录数, --status 过滤, --days <n> 天数
flaky	检测不稳定测试	-n <count> Top N, --min-score 阈值, -s <id> 套件
trends	查看测试趋势	-m <metric> 指标, -d <days> 天数, -s <id> 套件
compare	对比两次运行差异	--base <id> 基准, --target <id> 对比
diagnose	诊断失败的测试用例	--run <id> 运行 ID, --case <name> 用例名
report-fix	报告修复结果	--run <id>, --case <name>, --fix <desc>
patterns	浏览失败模式知识库	--category, --source, --sort
preflight	环境预检健康检查	--auto-fix 自动修复, --skip-disk, --skip-orphans
resources	查看所有 ArgusAI Docker 资源	—
mock-requests	查看 Mock 请求录制	--mock <name>, --clear
mock-generate	从 OpenAPI spec 生成 Mock	--spec <path>, --name, --port
mock-validate	验证 Mock 覆盖度	--mock <name>, --spec <path>
reset-circuit	重置 Docker 熔断器	—

典型工作流

# 完整的一键测试流程
argusai build && argusai setup && argusai run && argusai clean

# 一键启动开发环境
argusai dev

# 一键重建测试环境
argusai rebuild

# 只运行指定套件
argusai run -s health

# 运行多个套件
argusai run -s health,api

# JSON 报告输出（适合 CI）
argusai run --reporter json > test-results.json

# 启动 Dashboard 后手动测试
argusai setup && argusai dashboard

# 查看历史记录和趋势
argusai history -n 10
argusai trends -m pass-rate -d 7
argusai flaky -n 5

# 诊断失败的测试
argusai diagnose --run <run-id> --case "用例名称"

# 环境预检
argusai preflight --auto-fix

e2e.yaml 配置参考

version: "1"

project:
  name: my-project                # 项目名称（必填）
  description: "项目描述"          # 项目描述（可选）

# ============ 单服务模式 ============
service:
  build:
    dockerfile: Dockerfile         # Dockerfile 路径（必填）
    context: "."                   # 构建上下文（默认 "."）
    image: my-app:e2e             # 镜像名称（必填）
    args:                          # 构建参数（可选）
      NODE_ENV: production

  container:
    name: my-app-e2e              # 容器名称（必填）
    ports:                         # 端口映射（host:container）
      - "8080:3000"
    environment:                   # 环境变量（可选，支持变量引用）
      NODE_ENV: production
      API_KEY: "{{env.API_KEY}}"
    volumes:                       # Volume 挂载（可选）
      - "data-vol:/app/data"
    healthcheck:                   # 健康检查（可选）
      path: /health
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 10
      startPeriod: 30s

  vars:                            # 自定义变量（通过 {{config.xxx}} 引用）
    base_url: http://localhost:8080

# ============ 多服务模式 ============
services:
  - name: api-server
    build: { ... }
    container: { ... }
  - name: worker
    build: { ... }
    container: { ... }

# ============ Mock 服务 ============
mocks:
  gateway:
    port: 9081                    # 宿主机端口
    containerPort: 8081           # 容器内端口（可选）
    routes:
      - method: GET
        path: /api/status
        response:
          status: 200
          body: { status: "ok" }

  # OpenAPI 智能 Mock（从 spec 自动生成路由）
  payment-api:
    port: 9082
    openapi: ./specs/payment.yaml # OpenAPI 3.0/3.1 spec 文件
    mode: auto                    # auto | record | replay | smart
    validate: true                # 请求验证（不符合 schema 返回 422）
    target: http://real-api:8080  # record 模式的目标地址
    overrides:                    # 手动覆盖自动生成的路由
      - method: POST
        path: /api/charge
        response:
          status: 200
          body: { charged: true }

# ============ 测试套件 ============
tests:
  suites:
    - name: 健康检查
      id: health
      file: tests/health.yaml
      runner: yaml                # 可选：yaml | vitest | pytest | shell | exec | playwright

# ============ Dashboard ============
dashboard:
  port: 9095                      # API 端口（默认 9095）
  uiPort: 9091                   # UI 端口（默认 9091）

# ============ Docker 网络（可选） ============
# 默认网络名：argusai-<project-slug>-network（项目隔离）
# 手动指定时覆盖默认值：
network:
  name: my-custom-network

# ============ 多项目隔离（可选） ============
isolation:
  namespace: my-project        # 自定义 Docker 资源前缀（默认从 project.name 推导）
  portRange: [9000, 9999]      # 端口自动分配范围（默认 [9000, 9999]）

# ============ 纯测试模式（可选） ============
# 不定义 service/services 时，ArgusAI 仅执行测试，跳过 Docker 构建/启动。
# 适用于对外部编排容器（如 docker-compose up）执行 YAML 测试的场景。
# 须同时禁用 preflight：
resilience:
  preflight:
    enabled: false

# ============ 测试持久化（可选） ============
history:
  enabled: true
  storage: local              # local | memory
  retention: 90d              # 保留天数
  flakyWindow: 10             # Flaky 检测滑动窗口大小

# ============ 韧性与自愈（可选） ============
resilience:
  preflight:                         # 预检健康检查
    enabled: true                    # 启用预检（默认 true）
    diskSpaceThreshold: "2GB"        # 最低磁盘空间阈值
    cleanOrphans: true               # 自动清理孤儿资源
  container:                         # 容器自动重启
    restartOnFailure: true           # 容器崩溃时自动重启
    maxRestarts: 3                   # 最大重启次数
    restartDelay: "2s"               # 重启基础延迟
    restartBackoff: exponential      # 退避策略: exponential | linear
  network:                           # 网络韧性
    portConflictStrategy: auto       # 端口冲突策略: auto | fail
    verifyConnectivity: true         # 启动后验证 Mock 可达性
  circuitBreaker:                    # 熔断器
    enabled: true                    # 启用熔断保护
    failureThreshold: 5              # 连续失败阈值
    resetTimeoutMs: 30000            # 重置超时（毫秒）

YAML 测试语法

测试文件结构

name: 测试套件名称                    # 必填
description: 套件描述                 # 可选
sequential: true                     # 顺序执行（默认 true）

variables:                           # 套件级变量
  game_id: "test-{{timestamp}}"

setup:                               # 前置步骤
  - waitHealthy: { timeout: 60s }    # 等待服务健康
  - delay: 3s                        # 等待指定时间
  - name: "前置请求"                  # 执行 HTTP 请求
    request:
      method: POST
      path: /api/init

teardown:                            # 后置清理
  - name: "清理数据"
    request:
      method: DELETE
      path: /api/cleanup
    ignoreError: true

cases:                               # 测试用例
  - name: "用例名称"
    delay: 2s                        # 执行前等待
    request:
      method: GET
      path: /api/resource
      headers:
        Authorization: "Bearer {{config.token}}"
      body:
        key: value
      timeout: 30s
    expect:
      status: 200
      headers:
        content-type: application/json
      body:
        data: expected_value
    save:                            # 保存响应值供后续用例使用
      my_id: "data.id"

变量系统

模板	来源	示例
{{config.xxx}}	service.vars + variables	{{config.base_url}}
{{env.xxx}}	环境变量 / .env 文件	{{env.API_KEY}}
{{runtime.xxx}}	save 保存的值	{{runtime.my_id}}
{{timestamp}}	当前 ISO-8601 时间戳	—

断言 DSL

expect:
  status: 200                        # 精确匹配
  status: [200, 201]                 # 多值匹配

  body:
    name: "hello"                    # 字符串精确匹配
    count: 42                        # 数字精确匹配
    active: true                     # 布尔精确匹配

    token: { exists: true }          # 存在性检查
    name: { type: string }           # 类型检查
    status: { in: [active, pending] }  # 枚举值

    count: { gt: 0, lte: 100 }      # 数值比较
    message: { contains: "success" } # 包含子串
    code: { matches: "^\\d+$" }      # 正则匹配
    items: { length: 5 }             # 长度检查

    token: $exists                   # 简写 DSL
    status: $regex:^ok$              # 简写正则

    user:                            # 嵌套对象断言
      profile:
        age: { gt: 18 }

  headers:
    content-type: application/json   # 大小写不敏感
    x-request-id: { exists: true }

时间格式

支持 100ms、5s、2m、1h 或纯数字（毫秒）。

Mock 服务

基本用法

mocks:
  api-gateway:
    port: 9081
    routes:
      - method: GET
        path: /api/users/:id
        response:
          status: 200
          body:
            id: "{{request.params.id}}"
            name: "User {{request.params.id}}"

响应模板变量

变量	说明
{{request.body.xxx}}	请求 body 中的字段
{{request.params.xxx}}	路由参数
{{request.query.xxx}}	Query 参数
{{timestamp}}	ISO-8601 时间戳
{{uuid}}	随机 UUID v4

高级功能

routes:
  # 延迟响应（模拟慢接口）
  - method: POST
    path: /api/slow
    response:
      status: 200
      delay: "2s"
      body: { result: ok }

  # 条件匹配（根据请求内容返回不同响应）
  - method: POST
    path: /api/action
    when:
      body:
        type: "create"
    response:
      status: 201
      body: { created: true }

  - method: POST
    path: /api/action
    response:
      status: 200
      body: { default: true }

诊断端点

每个 Mock 服务自动提供：

端点	说明
GET /_mock/health	Mock 服务健康检查
GET /_mock/requests	查看所有已录制的请求
POST /_mock/requests/clear	清空录制的请求

测试运行器

运行器	runner ID	用途	目标格式
YAML Runner	yaml	声明式 HTTP 测试（默认）	.yaml 测试文件
Vitest Runner	vitest	JS/TS 单元/集成测试	测试目录/文件
Pytest Runner	pytest	Python 测试	测试目录/文件
Shell Runner	shell	Shell 脚本测试	.sh 脚本
Exec Runner	exec	任意命令	命令字符串
Playwright Runner	playwright	浏览器 E2E 测试	Playwright 测试文件

tests:
  suites:
    - name: API 测试
      id: api
      file: tests/api.yaml              # YAML 运行器（默认）

    - name: 集成测试
      id: integration
      runner: vitest
      file: tests/integration/
      config: vitest.config.ts

    - name: Python 测试
      id: pytest-suite
      runner: pytest
      file: tests/

    - name: 冒烟测试
      id: smoke
      runner: shell
      file: scripts/smoke-test.sh

    - name: 自定义命令
      id: custom
      runner: exec
      command: "curl -sf http://localhost:8080/health"

    - name: 浏览器测试
      id: browser
      runner: playwright
      file: tests/e2e/

MCP Server（AI 集成）

ArgusAI 提供 MCP Server，让 AI 编程助手（如 Cursor、Claude Desktop）可以直接执行 E2E 测试。

配置 Cursor

在项目根目录的 .cursor/mcp.json（或 Cursor 全局 MCP 配置）中添加：

{
  "mcpServers": {
    "argusai": {
      "command": "npx",
      "args": ["argusai-mcp"]
    }
  }
}

MCP 工具列表

工具	说明
argus_init	初始化项目（加载 e2e.yaml）
argus_build	构建 Docker 镜像（含熔断器保护）
argus_setup	启动测试环境（含预检、端口解析、孤儿清理、网络验证）
argus_run	运行所有/指定测试套件
argus_run_suite	运行单个测试套件
argus_status	查看环境状态
argus_logs	查看容器日志
argus_clean	清理资源
argus_mock_requests	查看 Mock 请求录制
argus_preflight_check	主动检查环境健康（Docker 守护进程、磁盘空间、孤儿资源）
argus_reset_circuit	重置熔断器状态（open → half-open）
argus_history	查询历史运行记录（支持过滤、分页）
argus_trends	获取趋势数据（通过率、时长、flaky 排行）
argus_flaky	获取 Flaky Test 列表（按不稳定程度排序）
argus_compare	对比两次运行的差异
argus_diagnose	智能失败诊断（分类 + 知识库匹配 + 修复建议）
argus_report_fix	回报修复结果（更新知识库置信度）
argus_patterns	查看/搜索失败模式知识库
argus_mock_generate	从 OpenAPI spec 生成 Mock YAML 配置
argus_mock_validate	验证 Mock 配置对 OpenAPI spec 的覆盖度
argus_dev	一键启动项目供手动测试（init + build + setup，返回访问地址）
argus_rebuild	一键重建测试环境（clean + init + build + setup）
argus_resources	查看所有 ArgusAI 管理的 Docker 资源（跨项目）

AI 工作流示例

通过 MCP，AI 助手可以执行完整的测试循环：

1. argus_preflight_check(projectPath)    → 检查环境健康（可选）
2. argus_init(projectPath)               → 加载项目配置
3. argus_build(projectPath)              → 构建镜像（熔断器保护）
4. argus_setup(projectPath)              → 启动环境（预检 + 端口解析 + 孤儿清理 + 网络验证）
5. argus_run(projectPath)                → 执行测试
6. argus_logs(projectPath, container)    → 查看失败日志
7. argus_clean(projectPath)              → 清理

当测试失败时，AI 可以智能诊断：

argus_diagnose(projectPath, runId, caseName)  → 分类失败 + 匹配知识库 + 获取修复建议
argus_flaky(projectPath)                       → 检查是否为 Flaky Test
argus_report_fix(projectPath, runId, ...)      → 修复成功后反馈，提升知识库置信度

开发者想手动测试时，一键启动：

argus_dev(projectPath)       → 构建 + 启动环境，返回访问 URL（如有健康会话则直接复用）
argus_clean(projectPath)     → 测试完毕后清理

当 Docker 环境异常时，AI 可以：

argus_preflight_check(projectPath, autoFix: true)  → 诊断并自动修复
argus_reset_circuit(projectPath)                     → 重置熔断器

查询历史趋势：

argus_history(projectPath, limit: 20)          → 最近 20 次运行记录
argus_trends(projectPath, metric: "pass-rate") → 通过率趋势
argus_compare(projectPath, runId1, runId2)     → 对比两次运行差异

Dashboard

ArgusAI 提供可视化 Dashboard 用于实时监控测试。

argusai dashboard

功能包括：

• 实时测试执行状态展示
• 容器状态和日志查看
• 测试结果历史
• Mock 服务请求录制查看
• API Explorer（支持自定义预设端点）
• 配置编辑器
• 趋势分析页面 — 通过率折线图、执行时间趋势、Flaky Test 排行、运行时间轴

报告格式

格式	用途
Console	终端彩色实时输出（默认）
JSON	机器可读的结构化报告，适合 CI
HTML	自包含的 HTML 报告文件，可离线查看

# JSON 报告
argusai run --reporter json > report.json

CI/CD 集成

项目提供开箱即用的 CI 模板，位于 ci-templates/ 目录。

GitLab CI

include:
  - local: 'ci-templates/gitlab-ci.yml'

variables:
  PROJECT_PATH: .
  TEST_FILTER: ''

GitHub Actions

jobs:
  e2e:
    uses: ./.github/workflows/argusai-e2e.yml
    with:
      project_path: .
      test_filter: ''

详见 ci-templates/ 目录中的完整模板。

架构概览

argusai/
├── packages/
│   ├── core/             # 核心引擎（argusai-core）
│   │   └── src/
│   │       ├── config-loader.ts      # YAML 配置加载 + Zod 验证
│   │       ├── docker-engine.ts      # Docker CLI 封装
│   │       ├── yaml-engine.ts        # YAML 测试执行引擎
│   │       ├── mock-generator.ts     # Mock 服务生成器（Fastify）
│   │       ├── assertion-engine.ts   # 断言 DSL 引擎
│   │       ├── variable-resolver.ts  # 变量模板解析
│   │       ├── test-runner.ts        # RunnerRegistry
│   │       ├── reporters.ts          # Console/JSON/HTML 报告
│   │       ├── runners/              # 测试运行器实现
│   │       ├── resilience/           # 韧性与自愈子系统
│   │       │   ├── error-codes.ts    #   结构化错误码（13 种）
│   │       │   ├── preflight.ts      #   预检健康检查
│   │       │   ├── container-guardian.ts  # 容器自动重启
│   │       │   ├── port-resolver.ts  #   端口冲突规避
│   │       │   ├── orphan-cleaner.ts #   孤儿资源清理
│   │       │   ├── circuit-breaker.ts #  熔断器
│   │       │   └── network-verifier.ts # 网络韧性验证
│   │       ├── history/              # 测试持久化与趋势分析
│   │       │   ├── history-store.ts  #   SQLite 持久化存储
│   │       │   ├── memory-history-store.ts # 内存存储（测试/CI 用）
│   │       │   ├── history-recorder.ts #  测试运行记录器
│   │       │   ├── flaky-detector.ts #   Flaky Test 识别引擎
│   │       │   └── migrations.ts     #   数据库迁移
│   │       ├── knowledge/            # 智能诊断与知识库
│   │       │   ├── classifier.ts     #   失败分类器（10 类）
│   │       │   ├── normalizer.ts     #   错误消息规范化
│   │       │   ├── diagnostics-engine.ts # 诊断引擎
│   │       │   ├── knowledge-store.ts #  修复知识库存储
│   │       │   └── built-in-patterns.ts # 内置失败模式
│   │       └── openapi/              # OpenAPI 智能 Mock
│   │           ├── spec-loader.ts    #   OpenAPI 3.0/3.1 解析器
│   │           ├── route-builder.ts  #   Mock 路由生成
│   │           ├── response-generator.ts # 响应体生成
│   │           ├── request-validator.ts # 请求 schema 验证
│   │           └── recorder.ts       #   录制/回放引擎
│   │       ├── port-allocator.ts     # 进程级端口注册中心（多项目隔离）
│   │       └── resource-limiter.ts   # 并发资源控制
│   │
│   ├── cli/              # CLI 工具（argusai）
│   ├── dashboard/        # 可视化面板（argusai-dashboard）
│   └── mcp/              # MCP Server（argusai-mcp）
│
├── examples/             # 示例项目
├── ci-templates/         # CI/CD 模板
├── mcp-templates/        # MCP 配置模板
└── schemas/              # JSON Schema（IDE 自动补全）

技术栈

模块	技术
配置验证	Zod
YAML 解析	js-yaml
Mock 服务器	Fastify
OpenAPI 解析	@readme/openapi-parser
请求验证	Ajv
Docker 操作	Docker CLI (child_process)
CLI 框架	Commander.js
持久化存储	better-sqlite3 (WAL mode)
Dashboard	React + Vite + Tailwind CSS
图表	Recharts
实时通信	SSE (Server-Sent Events)
运行时	Node.js >= 20

韧性与自愈

ArgusAI 内置了完整的错误恢复与自愈系统，将错误处理从「报错停止」升级为「恢复继续」。

能力	说明	关键配置
结构化错误码	13 种 AI 可解析的错误码（如 DOCKER_UNAVAILABLE、PORT_CONFLICT），附带类别、严重等级和修复建议	—
预检健康检查	操作前自动检查 Docker 守护进程、磁盘空间、孤儿资源	resilience.preflight
容器自动重启	崩溃容器自动诊断（exit code/OOM/日志）并退避重启	resilience.container
端口冲突规避	自动检测被占用端口并分配替代端口，或快速失败	resilience.network.portConflictStrategy
孤儿资源清理	通过 Docker Label 识别并清理上次运行残留的容器和网络	resilience.preflight.cleanOrphans
熔断器	Docker CLI 连续失败后自动熔断，所有后续操作 < 100ms 快速失败	resilience.circuitBreaker
网络韧性	启动后验证 Mock 服务 DNS 可达性和 TCP 连通性	resilience.network.verifyConnectivity

所有韧性事件通过 SSE 实时推送，Dashboard 可实时展示。

测试持久化与趋势分析

ArgusAI 自动持久化每次测试运行的结果，支持 Flaky Test 识别和趋势分析。

history:
  enabled: true
  storage: local       # local (SQLite) | memory (CI/测试)
  retention: 90d       # 保留天数
  flakyWindow: 10      # Flaky 检测滑动窗口大小

能力	说明
自动持久化	每次 argus_run 的结果自动写入 SQLite
Flaky 识别	滑动窗口算法，5 级稳定性分类（STABLE → BROKEN）
趋势分析	通过率、执行时长、Flaky 排行、运行对比
Dashboard	通过率折线图、时长趋势、Flaky 排行表、运行时间轴

AI Agent 使用场景：测试失败 → 查询 flaky score → 判断是否为已知不稳定测试 → 决定忽略或修复。

智能诊断建议

内置失败模式知识库，自动分类诊断失败原因并给出修复建议。

能力	说明
失败分类	10 类自动分类（ASSERTION_MISMATCH、HTTP_ERROR、TIMEOUT 等）
错误签名	规范化错误消息 + SHA-256 签名，精确匹配历史模式
修复知识库	内置 6 个常见模式 + 自学习模式，Laplace 平滑置信度评分
反馈闭环	Agent 修复成功后通过 argus_report_fix 反馈，持续提升知识库质量

AI Agent 使用场景：测试失败 → argus_diagnose 自动分类 → 匹配知识库 → 获取修复建议和置信度 → 修复后反馈。

多项目隔离

支持多个项目在同一台机器、同一 MCP Server 实例下并发运行，互不干扰。

能力	说明
项目命名空间网络	默认 Docker 网络名为 argusai-<project-slug>-network，不同项目使用各自独立的网络
端口注册中心	PortAllocator 进程级单例，并发 setup 时跨项目协调端口分配，消除端口抢占竞争
自定义命名空间	通过 isolation.namespace 自定义资源前缀；isolation.portRange 指定可分配的端口范围
资源全局视图	argus_resources 工具查询所有 argusai.managed=true 的 Docker 容器和网络，按项目分组展示

isolation:
  namespace: my-project     # 可选，默认从 project.name 推导
  portRange: [10000, 10999] # 可选，默认 [9000, 9999]

AI Agent 使用场景：argus_resources → 一眼看到哪些项目的哪些容器/网络还在跑 → 精准清理目标项目。

OpenAPI 智能 Mock

从 OpenAPI 3.0/3.1 spec 一键生成 Mock 路由，支持请求验证和录制/回放。

mocks:
  payment-api:
    port: 9082
    openapi: ./specs/payment.yaml   # OpenAPI spec 文件
    mode: auto                       # auto | record | replay | smart
    validate: true                   # 请求 schema 验证（不符合返回 422）
    target: http://real-api:8080     # record 模式的代理目标
    overrides:                       # 手动覆盖路由（优先级最高）
      - method: POST
        path: /api/charge
        response:
          status: 200
          body: { charged: true }

模式	行为
auto	基于 OpenAPI schema 自动生成响应（优先使用 example 字段）
record	代理请求到真实 API 并录制响应
replay	从录制文件回放响应
smart	有录制就回放，没有就自动生成

通过 X-Mock-Status request header 可切换返回的 HTTP 状态码。

开发

git clone <repo-url>
cd argusai
pnpm install
pnpm build
pnpm test:run

License

MIT