顶级QA都在用的新武器:Playwright三大代理让测试自动生成和修复

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Playwright的代理 — 规划者、生成器和修复者 — 通过自动化测试规划、生成和修复来帮助团队应对这一挑战,减少手动开销,同时保持测试的相关性。

Playwright代理生态系统

三个代理顺利集成到你的QA工作流中:

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它们一起创建了一个"代理循环",使应用演进时能够持续完善覆盖范围并增强弹性。

Web应用的代理循环

典型的流程如下:

1. 规划者

你用自然语言提示规划者,生成详细的Markdown测试场景,涵盖关键流程(例如产品浏览、结账、导航)。

2. 生成器

生成器将这些计划转换为完全可运行的Playwright JavaScript测试脚本。

3. 修复者

当测试失败时,修复者分析错误和页面状态,尝试修复选择器或等待,或标记测试跳过(如果功能损坏)。

你审查、重新运行和优化计划或种子 — 创建反馈循环以保持测试相关性。

电子商务示例:测试目录和结账流程

假设你想覆盖典型的零售购物体验。你向规划者询问:

"生成场景来浏览产品、过滤类别、添加项目到购物车并完成结账。"

它输出一个指定每个步骤的Markdown计划:

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然后生成器生成JavaScript测试:

如果UI变更破坏选择器,修复者会建议修复或安全地跳过不稳定的测试,直到你进行干预。

真实案例:在RahulShettyAcademy.com上测试导航

这是一个实际场景,展示了代理的局限性和QA验证的必要性。

规划者生成的测试计划

生成的JavaScript测试脚本

UI变更和QA验证

随着时间的推移,RahulShettyAcademy将其头部更改为将"Practice"链接嵌套在"更多"下拉菜单中。修复的测试将需要调整脚本:

这种更新不总是能完全自动被代理修复,因为交互流程改变了。这强调了:

Playwright代理协助测试自动化,但需要人工QA审查和手动更新来可靠地处理UI/流程变更。

Web应用QA的优势和注意事项

你能获得的

  • 快速覆盖:快速生成和维护多种应用流程的测试

  • 稳定性:用更少的脆弱选择器处理UI微调和布局变更

  • 可读、可审查的计划:Markdown计划改进协作和文档

  • 工作流优化:减少手动编写测试的时间

需要留意的

  • 选择器调优:动态内容(如弹窗或个性化元素)可能需要手动调优

  • 复杂流程:多步骤流程或丰富的交互组件可能需要人工检查点

  • 修复者审查:始终审视自动修复变更 — 自动修复不是完美的

  • 需要QA判断:最终测试的有效性仍需QA工程师的专业判断

快速开始:JavaScript版本

步骤1:安装Playwright

步骤2:初始化代理循环(VSCode)

步骤3:设置稳定的登录/初始化测试

步骤4:使用规划者生成Markdown计划

步骤5:使用生成器生成JavaScript测试

步骤6:运行测试并在失败时使用修复者,手动审查修复

专业技巧

1. 明确定义流程

在规划者提示中包括条件UI行为和弹窗。

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2. 审查修复差异

自动化有帮助,但人工监督至关重要。

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3. 结合多种方法

对广泛覆盖使用代理;为复杂情况添加手动测试。

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总结

Playwright代理通过加速测试创建和维护,同时将人类判断放在首位,改变了QA工作流。对于各个领域的测试人员来说,这意味着随着应用演进的更智能的自动化 — 不是替代品,而是质量工程的强大合作伙伴。

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AI-Driven Test Automation Playwright, Selenium, LLMs & More 内容概要:本文介绍了《AI-Driven Test Automation Playwright, Selenium, LLMs & More》这一课程的核心内容,重点讲解如何利用本地语言模型(LLM)与提示工程、上下文工程等技术,构建具备自我修复能力的智能测试自动化框架。课程涵盖SeleniumPlaywright主流自动化工具,通过Ollama集成本地LLM,实现自动修复损坏的元素定位器、减少测试脚本的维护成本、提升测试稳定性调试效率。内容包括LLM的基础配置、API通信、提示设计、智能定位器策略的实现机制,以及在C# .NET环境下构建可扩展的自动化架构。同时强调通过自然语言生成测试场景,提升测试智能化水平。; 适合人群:具备Selenium、PlaywrightC# .NET基础的QA工程师、开发工程师及希望转型AI测试领域的技术人员,尤其适合关注AI在测试自动化中应用的AI QA或AI开发工程师; 使用场景及目标:①构建具有自我修复能力的UI自动化测试框架,解决定位器频繁变更导致的测试失败问题;②掌握提示工程与上下文工程在测试代码中的实际应用,提升测试脚本的智能化水平;③集成本地或云端LLM(如Ollama、OpenAI)到现有自动化体系中,实现智能调试与动态修复; 阅读建议:学习者需具备一定的编程与自动化测试基础,建议结合课程中的代码实践,逐步搭建并调试智能测试框架,重点关注配置管理、定位器策略设计与LLM交互逻辑的实现过程。
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