自动化测试闭环（静态分析 → 沙箱执行 → 浏览器 E2E） 部分实测

场景

你改完代码，最怕的是「不知道自己改坏了什么」。想自动验证不回归，有三个确定性环节：静态分析（提交前拦明显问题）、沙箱执行（隔离环境把代码真的跑起来）、浏览器 E2E（断言页面关键元素与路由真实可访问）。三个工具各自都能跑（条目均收录并分项实测），但缺的是成套编排与顺序。

本组合包把「静态 → 沙箱 → E2E」串成一条验证链路：deepcode 静态分析（第一道）、swe-rex 沙箱执行（第二道）、playwright-mcp 浏览器 E2E（第三道）。组合链路实测待补（三工具分项已实测，见验证证据），装完先有链路骨架，验证能力随实测补全。

组合成员 （3）

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple deepcode-hku
deepcode --version   # 预期输出: DeepCode 2.1.0

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple swe-rex==1.4.0
swerex-remote --help   # 预期输出: usage: swerex-remote [-h] [--host HOST] [--port PORT] --auth-token AUTH_TOKEN

npm_config_registry=https://registry.npmmirror.com npm install -g @playwright/mcp
npx --no-install @playwright/mcp --version
npx --no-install playwright install chromium

方案总览

备选方案：只想要「提交前静态检查」→ 只装 deepcode；只想要「浏览器自动测」→ 只装 playwright-mcp。生态隔离是天然优势：pip 侧（deepcode/swe-rex）与 npm 侧（playwright-mcp）分属独立生态，venv 与 npm prefix 天然隔离，不会互相污染依赖。

快速开始

一键脚本由本文档自动生成（渲染后位于 pages/combos/combo-auto-test.sh），逐条执行：

bash pages/combos/combo-auto-test.sh

• 装完你会得到：deepcode / swerex-remote / @playwright/mcp 三个命令可用，「静态 → 沙箱 → E2E」验证链路骨架。
• 预计耗时：10-15 分钟。最大卡点 = deepcode 全量依赖（实测约 40s，网络差更久）+ chromium 引擎下载（约 114MiB）。
• 前置条件：Python >= 3.12（deepcode 硬性）；Node >= 18（playwright-mcp）；Docker（swe-rex 沙箱，未实测）。

想弄明白每一步在干什么、装错了怎么恢复 → 看「逐步教学」。一键脚本出问题 → 按逐步教学手动执行定位。

逐步教学

第 1 步：装 deepcode（静态分析，提交前第一道）

deepcode 是验证链路的「第一道闸」：提交前先静态分析，明显问题（类型/依赖/常见反模式）在跑测试前就拦下来——越早发现问题越便宜。它是重件：Python >= 3.12，全量依赖实测约 40 秒。装完还需配置 provider 才能跑分析（本地 provider 不需要云 key）。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple deepcode-hku
deepcode --version   # 预期输出: DeepCode 2.1.0

预期输出: DeepCode 2.1.0

装好确认：

• deepcode --version 输出 DeepCode 2.1.0；
• deepcode init 初始化成功。

卡住怎么办：

• 安装慢（40s+ 正常）→ 等；超时重试一次（命令已带清华镜像）。
• Python 版本不足 → deepcode 需要 3.12，先升级 Python 再装。
• 跑分析报 provider 未配置 → deepcode provider set <厂商> --api-key <key>；本地 provider 无需 key。

第 2 步：装 swe-rex（沙箱执行，跑起来验证）

第二道闸是「跑起来」：swe-rex 把代码放进沙箱执行，环境隔离、不怕搞坏本机。装完提供 swerex-remote 命令。真实沙箱执行需要 Docker（本环境未实测沙箱运行），CLI 层已实测；无 Docker 也能装、CLI/库层可用，只是沙箱段要等有 Docker 的环境补测。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple swe-rex==1.4.0
swerex-remote --help   # 预期输出: usage: swerex-remote [-h] [--host HOST] [--port PORT] --auth-token AUTH_TOKEN

预期输出: usage: swerex-remote [-h] [--host HOST] [--port PORT] --auth-token AUTH_TOKEN

装好确认：

• swerex-remote --help 打印 usage；
• 与 deepcode 同 venv 共装后两个 --version 均正常。

卡住怎么办：

• pip 超时 → 清华镜像已内置，重试一次。
• 沙箱报 Docker 错 → 需要 Docker；没有就先跳过沙箱段，CLI 面不受影响。

第 3 步：装 playwright-mcp（浏览器 E2E，真实页面断言）

第三道闸是「真页面」：playwright-mcp 驱动真实浏览器，断言页面关键元素、路由真实可访问。npm 安装极快（npmmirror 实测 3 秒），但首次运行要下载浏览器引擎（chromium 约 114MiB，实测走 playwright CDN 可下）。无 GUI 环境用 --headless。

npm_config_registry=https://registry.npmmirror.com npm install -g @playwright/mcp
npx --no-install @playwright/mcp --version
npx --no-install playwright install chromium

预期输出: @playwright/mcp 版本号 + chromium 下载完成

装好确认：

• npx --no-install @playwright/mcp --version 输出版本号（0.0.79）；
• chromium 下载完成后，跑一次页面冒烟（实测通过，证据）。

卡住怎么办：

• npm 慢 → 命令已带 npmmirror registry。
• chromium 下载失败（CDN 超时）→ 换网络窗口重试 npx --no-install playwright install chromium；或配 playwright 镜像环境变量。
• 无 GUI → 运行参数加 --headless。

装完验收（一步到位）

作用：装完跑下面一条命令块，全绿 = 本组合包就绪；某条失败 → 回「逐步教学」对应步骤定位。

deepcode --version
swerex-remote --help
npx --no-install @playwright/mcp --version

预期输出: DeepCode 2.1.0；swerex-remote 打印 usage；@playwright/mcp 0.0.79（chromium 引擎已下载）。全绿 = 静态→沙箱→E2E 验证链路命令面就位

注：成员级命令已实测；swe-rex 沙箱执行需 Docker，未实测、如实标注。

日常使用

启动与入口

• deepcode：deepcode init → deepcode run（分析任务）。
• swe-rex：swerex-remote --auth-token <token> 起沙箱服务（Docker 环境）。
• playwright-mcp：npx --no-install @playwright/mcp（MCP 服务，默认端口 8931，--port 可改；--headless 无头模式）。

常用操作

1. 验证链路：deepcode run（静态）→ 沙箱跑测试（swe-rex）→ @playwright/mcp 断言页面（E2E）。
2. 只跑静态：deepcode run --target <目录>。
3. 只跑 E2E：起 playwright-mcp 后让 Agent 断言关键路由/元素。
4. 预检一条龙：python3 --version && node --version && docker --version 确认三件前置齐。

数据与目录

• deepcode：配置 ~/.config/deepcode/（推断，以官方为准）。
• swe-rex：沙箱由 Docker 管理，无固定数据目录。
• playwright-mcp：浏览器引擎在 ~/.cache/ms-playwright/（可删，重新 install 即恢复）。

卸载与清理

按安装相反顺序卸载：

# 1. playwright-mcp（npm 全局）+ 浏览器引擎缓存
npm uninstall -g @playwright/mcp
rm -rf ~/.cache/ms-playwright
# 2. swe-rex + deepcode（同 venv）
pip uninstall -y swe-rex deepcode-hku

提示：浏览器引擎缓存约 114MiB，卸载时一并清掉释放空间。

安装顺序

1. 预检：python3 --version（>= 3.12，deepcode 硬性）+ node --version（>= 18）+ docker --version（swe-rex 沙箱）。
2. deepcode（pip，静态分析无端口无后台）。
3. swe-rex（pip，沙箱用 Docker；无 Docker 时 CLI/库层仍可用，沙箱段标注未实测）。
4. playwright-mcp（npm + chromium 引擎 ~114MiB；无 GUI 环境用 --headless）。

依赖警告

• 冲突（3 对全查，出处：站内文档）：

本站实测记录

• possible-compatible 2 对：deepcode×playwright-mcp、playwright-mcp×swe-rex（写面分析：playwright-mcp 无共享配置写面——输出单文件/临时 profile/代理配置）
• 判定基线：pip 侧（deepcode/swe-rex）与 npm 侧（playwright-mcp）分属独立生态，venv 与 npm prefix 天然隔离
• 版本：Python >= 3.12（deepcode，比 swe-rex 的 3.10 更严，按 3.12 预检）；Node >= 18（playwright-mcp）；Docker（swe-rex 沙箱，未实测）
• 环境：playwright-mcp 默认监听 8931 端口（--port 可改）、chromium 引擎 113.9MiB 磁盘；swe-rex 沙箱拉起 Docker 容器（资源占用按容器隔离）；deepcode 无后台进程
• 国内网络：pip → 清华镜像；npm → npmmirror；浏览器引擎走 playwright CDN（2026-08-29 实测下载成功）

FAQ

1. 三个工具跨 pip/npm 生态，会不会互相污染？ → 不会。venv（pip）与 npm prefix（node）天然隔离；deepcode×swe-rex 已实测 compatible，另两对写面分析为 possible-compatible。
2. deepcode 装得慢正常吗？ → 正常（全量依赖约 40s，网络差更久）；命令已带清华镜像，超时重试一次即可。
3. 没有 Docker 能用这套吗？ → 能装能用前两道（静态 + CLI），沙箱段（swe-rex 真实执行）需要 Docker，未实测。
4. chromium 下载不下来？ → 换网络窗口重试 npx --no-install playwright install chromium，或配 playwright 镜像环境变量。
5. 无图形界面能跑 E2E 吗？ → 能，playwright-mcp 加 --headless。

验证证据

每份组合包在隔离环境实测（冒烟 + 写面检查），未实测项在文中如实标注；实测日期见下方验证证据。

验证于 2026-08-29 · TTL 到期 —（180 天）

• 分工具实测（各条目已有证据）：deepcode 2.1.0 清华镜像 40s 全量依赖（实测记录（本地留存））；swe-rex 1.4.0 CLI 实测 + 沙箱未实测（实测记录（本地留存））；playwright-mcp 0.0.79 npmmirror 3s 安装 + chromium 113.9MiB 下载 + 页面冒烟（实测复现日志（2026-08-29） +）
• 未实测：三工具成套链路（静态 → 沙箱 → E2E 同一环境跑通）；swe-rex 沙箱段（Docker）