ceshiren_com的博客

本文对比了Coze、Dify和n8n三大AI工作流平台在测试自动化中的应用。Coze零代码易上手，适合快速构建测试助手；Dify支持私有部署，便于企业集成；n8n扩展性强，适合技术团队深度定制。测试团队可根据技术背景和安全需求灵活选型，实现人机协同的智能化测试转型。

本文介绍如何利用RAG与大模型结合，快速生成高质量测试用例。通过将产品文档等资料构建为知识库，系统能自动检索相关信息并生成覆盖全面、符合项目背景的测试用例。该方法将用例生成从小时级缩短至分钟级，显著提升测试效率并降低维护成本。

本文探讨了测试工程师如何运用Dify平台构建AI测试智能体。通过编排工作流，可实现从用例生成、语义分析到报告汇总的全流程自动化测试。这种方法能有效应对动态AI应用，提升测试效率并与CI/CD流程无缝集成，标志着测试工作向智能化、体系化的转型。

本文解析了MCP与Function Calling的区别及联系。MCP通过条件化提示优化模型输出质量，Function Calling则让模型能直接调用外部函数执行操作。两者共同构成AI Agent的核心能力：MCP负责决策优化，Function Calling实现具体执行。文章还指出了实际应用中的常见问题与解决方案。

本文介绍如何结合Playwright与MCP协议实现自然语言驱动的网页自动化操作。通过配置MCP服务器，AI助手可直接操控浏览器完成信息获取、表单填写等复杂任务，显著降低自动化技术门槛，提升操作效率。

本文分享如何利用Dify工作流编排AI测试智能体，实现自动化回归测试。通过用例生成、语义校验等节点串联，将人工3天的测试任务压缩至45分钟完成，有效提升测试效率与覆盖率，推动测试工作向智能化转型。

本文系统介绍测试体系从人工到AI自动化的演进路径，通过自然语言处理和大模型技术实现全流程智能化。方案涵盖用例生成、数据构造到结果校验的完整闭环，有效提升测试效率并形成可复用知识资产。

本文介绍如何利用Dify工作流构建自动化测试分析系统，通过解析代码变更智能生成测试策略。该系统可集成至CI/CD流程，实现7x24小时风险识别与测试重点推荐，有效提升测试覆盖率和问题预防能力。

本文介绍Dify工作流引擎如何作为大厂测试基础设施的核心，通过可视化编排与AI能力集成，显著提升测试自动化效率。结合具体案例，展示其在接口测试、数据生成等场景的最佳实践，为企业智能化测试转型提供完整方案。

本文介绍如何通过Playwright与MCP协议结合实现AI驱动的自动化测试。该方案利用自然语言指令替代传统脚本编写，通过智能体解析需求并操作浏览器完成测试任务，显著降低技术门槛并提升测试效率。

本文介绍如何通过Playwright MCP实现AI驱动的自动化测试。该方案将浏览器操作封装为自然语言指令，利用MCP协议连接AI与测试工具，显著降低脚本编写门槛，提升测试效率与适应性，推动UI测试向智能化转型。

本文介绍ReAct范式在AI测试开发中的应用，通过推理与行动的闭环机制实现动态决策。结合LangGraph工具可构建智能测试节点，完成用例生成、执行及策略优化，有效提升自动化测试的覆盖率和自适应能力。

本文介绍如何利用Dify工作流搭建自动化接口回归测试方案，并与Jenkins等CI/CD工具集成。通过可视化编排测试流程，实现部署后一键触发、多接口链式验证及智能报告生成，有效提升测试效率和流程自动化水平。

本文介绍如何利用Dify构建智能测试工作流，将自然语言需求自动转化为结构化测试用例。通过可视化编排实现用例生成、数据准备到报告推送的全流程自动化，显著提升测试效率与覆盖率，推动测试工作向智能化转型。

本文介绍如何利用Dify可视化工作流快速构建自动化测试体系，涵盖用例生成、API测试和UI测试等核心场景。通过拖拽式设计降低技术门槛，显著提升测试效率与覆盖率，助力团队实现质量保障的智能化转型。

本文介绍如何使用n8n的HTTP Request节点构建智能通知中心，聚合GitHub动态、天气和新闻等多平台信息，并通过统一渠道自动推送。该方案可有效整合碎片化信息，减少应用切换，实现信息获取的自动化管理。

本文分享如何通过掌握Coze工作流实现职场跃迁。作为连接业务与技术的桥梁，这一技能能高效解决企业自动化需求。文章包含从环境搭建到实战案例的完整教程，助你构建独特竞争力，成为团队中的稀缺人才。

本文介绍如何利用Coze AI Agent构建智能数据采集方案，实现从网站抓取到数据清洗、存储的全流程自动化。通过可视化工作流设计，该方案可将人工日均处理量从不足百条提升至无限制自动采集，大幅提升数据工作效率。

本文手把手教你如何利用Coze与Kimi搭建智能财报分析助手。从环境部署、工作流设计到专业提示词编写，完整展示5分钟内实现财务指标计算、趋势分析和风险提示的自动化流程，有效提升投研效率。

本文手把手教你如何为AI助手安装浏览器自动化能力。通过配置Playwright MCP Server，你的AI将能实际操作网页——自动填表、抓取数据、执行任务。从环境搭建到实战案例，带你体验从知识问答到主动执行的技术升级。

本文介绍如何利用MCP Server革新传统自动化测试。通过建立AI模型与测试环境的实时连接，实现自然语言驱动测试，有效解决脚本开发周期长、维护成本高等痛点。文章包含环境搭建指南和登录测试实例，展示该方案如何提升测试效率与适应性。

本文深入解析Playwright MCP Server的三层架构：协议层负责AI指令通信，执行引擎操控浏览器，会话管理层维护状态。重点分享了性能优化方案，包括浏览器实例池化、并行执行和操作序列优化，并提供了确保系统稳定运行的错误处理、超时控制等最佳实践。

如今，只需用自然语言对AI说“帮我找近三个月AI代理的最新论文，下载PDF并整理成表格”，它就能自动打开浏览器，访问学术网站，完成搜索、筛选、下载等一系列操作。这背后是 Playwright MCP Server 与 Claude 的深度结合——相当于为 Claude 这颗“智慧大脑”装上了能够精准操控浏览器的“灵巧双手”。本文将一步步教你搭建并优化这两个工具之间的协作桥梁，打造一个真正能自主处理网页任务的智能助手。

厌倦重复测试与低效爬虫？本课程带您掌握Playwright自动化工具，并融合AI大模型构建智能体，实现网页自主分析、决策与数据提取，完成从脚本执行到智能架构的能力跃升。

想象一下，只需对AI说“帮我测试网站登录”，它就能自动完成所有操作——这正是Playwright MCP技术带来的变革。它让AI不仅能生成代码，更能直接操作浏览器执行任务，实现真正的智能自动化。本文将带你了解这项技术如何重塑测试、数据采集和办公自动化，并提供快速上手指南。

本文为小红书运营者带来一份实用指南：通过Playwright MCP技术，只需一次手动登录即可实现图文自动发布。教程从环境配置到完整脚本编写，手把手教你搭建稳定高效的无人值守发布系统，彻底解决登录验证难题。

厌倦了Selenium的漫长等待和脆弱选择器？Playwright用智能等待、精准定位和网络拦截四大秘籍，帮你写出又快又稳的自动化脚本。本文通过真实代码示例，带你快速上手这款现代Web测试利器。

本文通过“安装配置-核心功能-高阶技巧”三步实战，带你快速掌握Ctrl+K生成代码、Ctrl+L对话编程等核心能力，助你将重复劳动交给AI，自己专注于设计与创新。

本文教你如何利用Ollama和Python工具，仅用消费级GPU或CPU，在一小时内完成大模型的个性化微调。从准备数据、转换格式到训练测试，手把手带你打造懂专业、仿风格的专属模型。

本文教你如何通过Playwright MCP让AI直接操作浏览器，自动运行和调试代码，无需手动切换界面。只需简单配置，即可用自然语言指挥AI完成页面操作、问题排查与自主修复，真正实现自动化高效开发。

本文教你如何快速搭建一个能操作浏览器的AI助手：通过Dify和Chrome MCP结合，只需三步配置，即可实现自动填表、数据抓取和网页操控，无需编写代码，用自然语言就能指挥AI完成各类网页任务。

这篇教程手把手带你从零搭建第一个AI智能体，无需技术背景。从注册账号、获取API密钥，到在可视化平台创建专属助手并添加测试用例生成功能，每一步都配有详细说明和贴心提示。跟着操作，你也能轻松拥有一个实用的AI测试助手！

AI智能体是可以自主感知、决策和执行任务的人工智能系统，像一个全栈测试工程师，能独立完成从用例设计到报告生成的整个流程。它具备规划、工具调用和记忆管理等核心能力，可自动生成用例、编写脚本、分析缺陷，显著提升测试效率。建议从实际小项目入手，逐步掌握智能体开发。

发愁大模型部署？本文介绍了五款主流工具，覆盖从个人到企业的各种需求：Ollama适合本地快速体验，LM Studio提供图形化界面，llama.cpp专为低配设备优化，vLLM满足企业高性能场景，TGI则深度集成Hugging Face生态。文末还有实用对比指南，帮你根据实际需求轻松选型。

提示词（Prompt）是你与AI交互的指令，决定了回答的质量和方向。提示词工程则是一门优化提示词的艺术与科学，通过特定方法（如角色扮演、思维链等）提升输出准确性和适用性。上下文工程进一步管理多轮对话，维持会话连贯与深度。掌握这三者，才能充分发挥大语言模型的能力。

你是否曾希望用简单的一句话就能让浏览器自动填表、抓数据或做测试？Browser Use 让这成为现实。它结合了语言模型的智能和传统自动化的稳定，能听懂自然语言指令，自己规划步骤，还能应对网页变动和错误。无论是开发者还是普通用户，都能用它高效完成日常操作，省时省力。安装简单，写行指令就能马上体验。

本文介绍了如何利用大语言模型（LLM）自动从非结构化文本构建知识图谱，涵盖实体识别、关系抽取、图谱优化及可视化等关键技术，并提供了具体代码示例和应用场景，展现了LLM在提升知识图谱构建效率与质量方面的潜力。

Coze 智能体是由大语言模型驱动，通过提示词设定角色，并借助知识库、插件和工作流扩展能力，以执行特定任务的AI助手。对测试工程师而言，精心设计的智能体可显著提升测试效率与质量，关键是要准确理解测试需求，并将其转化为智能体的角色设定和功能配置。建议进一步学习知识库与工作流，以深化应用。

本文以LangChain和文件系统服务器为例，详细介绍了MCP的配置、工具创建及调用流程，展现了其“即插即用”的模块化优势，为构建复杂AI应用提供了强大支持。

Coze（扣子）是字节跳动开源的AI智能体开发平台，包含开发工具和运维系统，支持本地部署且硬件要求低。本文将手把手带你完成Coze开发环境的搭建与配置，让你能快速开始本地化的AI智能体开发。