2025年初，某知名電商公司在引入Playwright MCP後，UI自動化測試腳本編寫時間從原來的3天減少到2小時，測試覆蓋率提升了40%，而這一切，測試人員幾乎沒有編寫一行傳統腳本。 在傳統的UI自動化測試中，測試人員需要編寫大量腳本和選擇器來模擬用户操作。然而，隨着人工智能技術的快速發展，對話式自動化正在改變這一格局。 Playwright作為微軟開源的現代化We
在軟件研發、數據分析和機器學習項目中，構建高質量、高覆蓋度的測試數據是確保產品質量的關鍵環節。然而，手動創建測試數據不僅耗時耗力，還常常面臨數據單調、缺乏真實性、難以模擬複雜業務邏輯等痛點。尤其是在進行壓力測試、性能基準測試或訓練複雜模型時，對百萬級逼真測試數據的需求，往往讓開發者和測試工程師們頭疼不已。 今天，我們將介紹一種革命性的解決方案：利用 Dify 工作流 結合 大語言模型（L
一、ReAct範式簡介 在AI智能測試和Agent開發中，ReAct（Reasoning + Acting）範式是核心方法。它通過邊思考邊行動的方式，實現智能體閉環動態決策。 • Reasoning（推理）：分析任務信息、環境狀態和歷史數據，生成下一步行動策略。 • Acting（行動）：根據策略執行動作，如調用接口、生成測試用例或運行任務。 🔹 對測試開發人員來説，ReAct能讓
在敏捷開發與DevOps成為主流的今天，我們追求的是快速迭代、持續交付。然而，每當新功能開發完成或代碼發生變更時，繁瑣的接口迴歸測試往往成為流程中的“剎車片”。手動執行測試用例、核對響應數據、撰寫測試報告……這些重複性工作不僅效率低下，還容易出錯，嚴重拖慢了交付節奏。 有沒有一種方法，能將接口測試無縫嵌入到CI/CD流水線中，實現一鍵觸發、全自動迴歸驗證，並將結果清晰可溯地反饋給團隊？答
近年來，Playwright 作為一款跨瀏覽器、跨平台的端到端自動化測試框架，越來越多的測試團隊選擇它替代 Selenium 或 Puppeteer。 它提供了強大的 API 和智能等待機制，但在實際項目中，很多團隊仍會遇到各種坑。今天，我們結合行業實踐經驗，總結 Playwright 最容易踩的坑及解決方案，讓你的測試更快、更穩定。 1. 按風險級別組織測試 坑點：按功能模塊組
在快速迭代的軟件開發週期中，測試環節往往成為交付瓶頸。傳統自動化測試需要大量編碼工作，維護成本高昂，讓許多團隊望而卻步。 現在，通過Dify的可視化工作流，即使是測試新手也能快速構建專業的自動化測試體系，實現真正的“開箱即用”。 一、傳統自動化測試的困境與破局 為什麼傳統自動化測試難以普及？ 1.技術門檻高 # 傳統測試腳本示例 - 需要專業的編程能力 from sele
在軟件開發領域，測試工作一直是保障產品質量的關鍵環節，但傳統的手工測試用例編寫方式效率低下且容易遺漏邊界場景。每個新功能上線，測試團隊都需要手動編寫大量測試用例，這個過程不僅耗時耗力，而且極易出錯。 通過Dify工作流，我們可以構建智能測試AI體，實現測試效率500%的提升，徹底告別測試的"手工作坊"時代。 一、痛點分析：為什麼測試工作急需變革？ 傳統測試開發的困境 在引入D
關注 霍格沃茲測試學院公眾號，回覆「資料」, 領取人工智能測試開發技術合集 在人工智能技術飛速發展的今天，低代碼/無代碼AI工作流平台正成為企業和開發者快速構建智能應用的首選工具。Dify和Coze作為兩款備受關注的開源項目，憑藉各自優勢吸引了大量用户。 本文將從架構設計、工作流能力、適用場景等多維度深入對比這兩大平台，幫助您根據實際需求做出最佳選擇。 一、核心概覽
