现代化 LuCI 插件开发方案：AI Agent 集成 Playwright 和 Docker 全自动开发
OpenWrt 的 LuCI 插件开发一直存在环境搭建复杂、UI 调试效率低、跨平台编译繁琐等问题，导致开发周期极长。
最近发现 GitHub Copilot 可以预装测试环境软件包，更改copilot-instrument.md来实现自定义agent行为，于是尝试将其与 Playwright 和 Docker 结合，打造了一套现代化的 LuCI 插件开发方案。
该方案集成 AI 辅助代码生成（playwright docker）、自动化 UI 测试和全自动 CI/CD 构建发布流水线，大幅提升开发效率
已经成功运用于多个 LuCI 插件项目中，如 luci-app-2fa 和 luci-app-tailscale-community。
AI 辅助开发：让 Copilot 理解 OpenWrt
在编写 LuCI 后端代码（如 ucode 或 Lua）时，AI 生成内容容易出现理解偏差。通过在项目目录下配置 copilot-instructions.md，可以为 AI 预设一套开发规范。
这份指令集包括：
- 全自动调试指令：告诉 AI 如何在 Docker 容器中编译、部署和测试插件。
- 服务启动顺序：明确
ubusd、procd、rpcd、uhttpd的依赖关系，避免页面报错。 - 路径映射：帮助 AI 理解源码与 OpenWrt 文件系统（如
/www/luci-static）的对应关系。 - 开发规范：定义代码风格与openwrt/luci类似、注释要求和最佳实践。
自动化 UI 测试：Playwright + Docker
为了确保插件在不同 OpenWrt 版本下的 UI 渲染一致，引入 Playwright 进行端到端测试。通过 Docker 容器模拟完整的 LuCI 环境，Agent 可自动登录、截图并验证页面效果，大幅减少手动测试时间。
| Login Page | 2FA Verification | Invalid OTP |
|---|---|---|
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| 来源自 luci-app-2fa #3 |
相关配置可在 copilot-instructions.md 中定义，适用于如 luci-app-tailscale-community 这类复杂应用。
全自动 CI/CD 构建流水线
本项目模板内置 GitHub Actions 配置文件 build.yml，实现：
- 多格式并行编译：同时支持 IPK 和 APK 格式。
- 动态版本管理：基于 Git Tag 或 Commit Hash 自动注入
PKG_VERSION。 - 自动签名与托管：构建后自动使用
usign签名，并部署至 GitHub Pages，生成可直接用于 OpenWrt 的 OPKG 软件源。
快速开始
你可以直接使用本模板快速创建项目：
👉 Tokisaki-Galaxy/openwrt-template
核心配置文件：
- 构建逻辑：
build.yml - AI 指令集：
copilot-instructions.md - 测试 Mock：
handlers.js
通过结合 AI Agent 的生成能力与端到端测试的验证能力，LuCI 插件的开发协作与分发效率将显著提升。欢迎在 GitHub Discussion 参与交流。
案例
PR 示例
- Integrate 2FA verification into LuCI login flow #3
- Add LuCI auth plugin mechanism for 2FA login enforcement #4
- feat: Revive luci-app-2fa from openwrt/luci PR #7069 #1
技术细节
- SDK 环境：基于
openwrt/rootfs:x86-64-23.05.5镜像 - 主要工具：ucode、ubus、rpcd、Playwright