Workflows
执行工作流
了解如何通过单用例执行、测试计划和代码变更验证来驱动 Munk AI。
Munk AI 支持多种正式执行路径。选择哪条命令，取决于你手头有多少结构化信息：是要运行一个单独场景、执行一份已确认的测试计划，还是围绕一次代码改动完成验证。
1. 单用例执行 (run case)
当你有一个明确的、结构化的测试用例 (TestCase) 时，使用 munk run case。这是当前最可控的单用例执行路径，因为 AI 会严格遵循你预设的意图 (intent) 和断言标准 (expected)。
适用场景:
- 运行你之前通过 Web UI 录制下来的测试用例。
- 需要反复验证某个已知、聚焦的场景。
典型示例 (Web 平台)
munk run case \
--app-id web-demo \
--plan-id my-first-plan \
--case-id login-success-case \
--platform web \
--base-url https://example.com \
--headed \
--config ./munk.yaml
提示: 加上 --headed 参数后，Munk AI 会打开一个可见的浏览器窗口，让你能亲眼看着它执行动作。
2. 批量计划执行 (run plan)
当你想把一组相关的用例放在一起执行时，使用 munk run plan。此时不再通过繁琐的命令行参数传值，而是传入一个包含多个用例的结构化 JSON 请求文件。
适用场景:
- 接入 CI/CD 流水线。
- 运行一整套回归测试。
典型示例
munk run plan \
--request-file ./my-test-plan.json \
--config ./munk.yaml \
--json
提示: 加上 --json 参数后，Munk AI 会输出对机器友好的 JSON 结果，而不是供人类阅读的文本，这非常适合在 CI 环境中被其他脚本解析。
3. 面向改动的验证 (verify change)
当你希望 Munk AI 围绕一次代码改动生成验证计划，并按需继续执行时，使用 munk verify change。
适用场景:
- 在合并前验证一次真实实现改动
- 根据变更上下文自动推导聚焦回归范围
- 适合 agent 驱动或开发者手动驱动的 review-first 工作流
典型示例
munk verify change \
--app-id app-1 \
--change-summary "Fix task save flow" \
--changed-file src/task.py \
--config ./munk.yaml
4. 多 Plan 批量运行与定时任务（Web UI）
当你需要在 同一台设备 上按顺序跑 多个 plan，或把同样配置设为 定时回归，推荐使用 Web UI 的批量运行界面，而不是 CLI。
适用场景:
- Nightly 或发布前的多 plan 串行回归
- 固定频率自动触发同一组 plan
- 已在 Tests 中维护好多份 plan，希望一次提交
具体操作见：批量运行与定时任务。
总结：我该怎么选？
- 要测一个非常具体的场景？ -->
munk run case - 要执行一份已经 review 过的测试计划？ -->
munk run plan - 要在 Web UI 里一次跑多个 plan，或创建定时任务？ --> 批量运行与定时任务
- 要围绕代码改动完成端到端验证？ -->
munk verify change
接下来看什么？
执行成功后，你可能想：