MiMo Code虽不内置API性能测试工具，但能通过提示驱动自动化构建完整测试方案：支持自然语言生成多协议压测脚本、动态组装端到端测试场景、持久记忆优化迭代测试。

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MiMo Code 本身不内置 API 性能测试工具（如 k6、artillery 或 JMeter），但它能高效驱动和构建完整的 API 性能测试方案——关键在于它把“写脚本”“设场景”“跑验证”“分析结果”这些环节，变成可提示、可记忆、可复用的终端自动化流程。

自动测试脚本生成

在普通交互模式下，直接描述需求即可生成可运行的性能测试脚本：

• 输入：“用 Python + locust 写一个压测脚本，对 https://api.example.com/v1/users 发起 GET 请求，模拟 100 用户，每秒 5 个请求，持续 2 分钟”
• MiMo Code 自动输出：完整 locustfile.py，含 UserTaskSet、HttpUser 配置、任务权重、启动参数注释，并附带 pip install locust 和 locust -f locustfile.py 快速执行说明
• 支持多协议：除 HTTP 外，也能生成 WebSocket 压测逻辑、gRPC 负载调用（需指定 proto 文件路径）

测试场景动态组装（Compose 模式）

按 Tab 进入 Compose 模式后，MiMo Code 不只生成单个脚本，而是协同构建端到端测试闭环：

One API key for 70+ AI models. Route to GPT, Claude, Gemini, Qwen, Deepseek, Grok and more

统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。

下载

• 自动识别项目中已有的 OpenAPI/Swagger 文档或 Postman collection，提取接口定义并生成对应压测用例
• 根据实际响应时间分布，建议阶梯式负载策略（如 ramp-up 30s → 稳态 3min → 峰值冲击 30s）
• 生成配套的 结果解析脚本（Python/Pandas），自动提取 RPS、P95 延迟、错误率，输出 Markdown 报告片段
• 若检测到 CI/CD 目录（如 .github/workflows），可主动提议将压测步骤集成进 workflow

持久记忆让测试更连贯

多次迭代测试时，MiMo Code 不会“重头解释”——它的三重记忆机制真正发挥作用：

• 项目记忆记住你上次压测发现的瓶颈接口（例如 /v1/orders/create 超时率突增），下次输入“再测订单创建，加并发到 200”时，自动复用历史基线对比逻辑
• 会话检查点保存中间状态：比如刚跑完 baseline，还没分析完数据，中断后重新进入，它会提示“继续分析上次 locust-stats.csv？”
• /dream 自动优化每 7 天整合测试经验：合并相似压测配置、归档常用断言模板（如 “status_code == 200 and response_time

与本地工具链无缝衔接

MiMo Code 的终端原生设计，让它天然适配性能测试工作流：

• 直接调用 shell 命令：生成脚本后自动执行 locust --headless -u 100 -r 5 --run-time 2m -f locustfile.py
• 支持 多模型协同：用 MiMo-V2.5 解析测试日志，再切换到本地部署的 DeepSeek-Coder 模型做性能瓶颈推理（如“为什么 /search 接口 P99 达到 2.4s？”）
• 语音指令支持快速干预：“暂停当前压测”“导出 CSV 到 ./reports/”“对比上一次结果”