mimo code 不内置压测工具但能自动驱动现有工具完成压力测试——它理解项目结构、生成脚本（如k6/locust）、执行命令、解析指标（p95、错误率等）、对比代码变更与历史基线，并支持安全控制与迭代优化。
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MiMo Code 本身不内置压力测试或负载测试工具，但它能自动驱动现有测试工具完成这类任务——关键在于它理解项目结构、能编写脚本、执行命令、解析结果，并在多轮交互中持续优化测试策略。
支持压力测试自动化的核心能力
- 能识别项目中已有的测试框架（如 pytest、Jest、k6、Locust、wrk）并判断是否安装
- 可根据需求自动生成压测脚本：比如用 k6 编写模拟 100 并发用户访问登录接口的脚本，或用 Locust 定义用户行为模型
- 支持调用 shell 命令启动压测、捕获输出、提取关键指标（响应时间 P95、错误率、TPS）
- 结合 Git 和 diff，自动对比压测前后代码变更，定位性能退化点
- 利用持久记忆，记住上次压测的 baseline，下次自动比对波动
实际操作建议
- 先确保项目目录下有可运行的后端服务（如
npm start或uvicorn app:app） - 启动 MiMo Code 后，直接输入类似指令：
“对 /api/login 接口做 50 并发、持续 60 秒的压力测试，用 k6，报告里要包含成功率和平均延迟” - MiMo Code 会检查本地是否安装 k6；未安装则提示
npm install -g k6或提供一键安装命令 - 若项目无 k6 配置，它会生成
loadtest.js，设定 VU 数、duration、HTTP 请求逻辑，并加入断言（如 status === 200） - 执行后自动解析 stdout，生成简明摘要：“98.3% 请求成功，P95 延迟 412ms，较上次 +17ms”
注意边界与安全控制
- MiMo Code 默认不自动杀进程或修改系统级配置（如 ulimit），需用户明确授权才执行高风险命令
- 所有生成的压测脚本默认保存在
./mimo-tests/下，便于人工复核和版本管理 - 若检测到数据库写操作，会暂停并询问：“本次压测将插入测试数据，是否启用 --dry-run 模式？”
- 不支持直接发起分布式压测（如跨多台机器），但可生成 Ansible 或 Docker Compose 脚本供后续扩展
进阶用法：让压测具备迭代能力
- 使用
/dream命令每 7 天自动归档历史压测结果，构建趋势基线 - 在 Compose 模式下，输入“发现 /api/search 响应变慢，分析可能原因并设计针对性压测”，它会：
- 检查最近 Git 提交
- 运行 flame graph 工具（如 py-spy）采样
- 对比依赖版本变化
- 生成聚焦于搜索路径的轻量压测方案
它不是替代 JMeter 的图形化平台，而是把已有 CLI 工具串成闭环工作流的“指挥 agent”。真正价值在于：一次配置，多次复用；一次压测，持续记忆。
