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和许多开发者一样，我的日常也曾被各种重复性工作填满：整理数据、处理文档、回复常规咨询……这些耗时却必要的任务，大量挤占了本该用于核心开发的时间。后来接触到Dify这个能用可视化方式构建AI工作流的平台，情况才开始改变。

借助 Dify 实现自动化工作流，每天节省3小时

在自动化测试领域，Playwright 凭借其跨浏览器支持、高稳定性和强大的自动化能力，已成为端到端（E2E）测试的首选方案。然而，传统测试脚本的编写与维护依然成本高昂，且高度依赖专业经验。随着大语言模型（LLM）和AI智能体（Agent）技术的快速发展，一种全新范式正在形成：由AI驱动Playwright执行测试任务。

Playwright携手MCP：AI智能体实现自主化UI回归测试

你是不是经常听到"AI智能体"、"大模型"这些高大上的词，总觉得那是技术大牛的专利？别担心，这篇教程就是为你准备的！我们将用最通俗的语言，从注册账号开始，手把手带你搭建第一个能用的AI智能体。相信我，跟着做，你一定能成功！

小白必看：AI智能体零基础搭建全攻略！

在2024年的技术实践中，大语言模型已经不再是实验室里的新奇玩具。然而，当团队真正试图将LLM集成到业务流程时，往往会遇到这样的困境：一边是层出不穷的开源框架（LangChain、LlamaIndex等），另一边是封闭但易用的商业API（如OpenAI Assistants API）。能否有一个平衡点，既保持开源的可控性，又提供完整的生产级能力？

从零构建企业级AI应用：深入实践Dify平台指南

在编写Playwright自动化测试脚本时，许多开发者都曾遇到过这样的场景：每个测试用例都启动一个全新的浏览器实例，执行登录操作，完成测试后再关闭浏览器。当测试用例数量增加时，这种模式的问题就会凸显出来：

测开必备：Playwright 浏览器上下文与页面复用深度拆解

不是 Demo，不是脚本拼接， 而是 真实 App、真实用例、完整执行 + 可回溯报告。

AI能否实现APP自动化测试？「墨迹天气」案例完整验证

在接口测试中，很多测试同学都会遇到同一个问题： 接口多、文档厚、参数复杂，用例要么来不及写，要么覆盖不全。

爱测智能平台揭秘：接口文档如何一键生成测试用例

Django 诞生于 2005 年，最早服务的并不是创业公司，而是新闻与内容行业。

深入解析Django：重型Web框架的典范

自动化测试的核心在于验证——确认应用的行为是否符合预期。在Playwright测试中，断言是这一验证过程的基石。然而，许多测试工程师在使用断言时，往往只停留在基础层面，未能充分利用Playwright提供的强大验证机制。本文将深入探讨智能断言与软断言的使用技巧，帮助你编写更健壮、更易维护的测试脚本。

Playwright测试策略：智能断言与软断言的应用

去年，我们团队面临一个艰难抉择：继续维护已经使用了五年的Selenium测试套件，还是迁移到当时刚崭露头角的Playwright。我们的测试套件包含了近2000个端到端测试，每天运行在多个浏览器上，但维护成本越来越高。最终我们决定迁移，而这个过程让我深刻理解了两种工具的差异。

Playwright vs Selenium：迁移策略与重要注意事项

但这恰恰是 Django 的优势所在。 它不是一个“一个 .py 文件跑全场”的轻量框架，而是从第一天就把你拉进工程化开发的轨道。

新手实战指南：Django 项目结构与启动管理

最近半年，后台总有测试同行问我：“老杨，现在AI这么火，我们团队想搭AI辅助测试体系，该从哪下手？”“试过用ChatGPT写测试用例，但总觉得不贴合业务，越用越乱怎么办？”“AI辅助测试是不是只适合大厂？中小团队没资源能落地吗？”

AI辅助测试体系从零到一：测试新人的安全落地指南

去年开始，大模型成了测试圈的新宠。我也跟风试了几个，最后把 Gemini 留在了日常工具栏里。为啥？因为它真能帮我“偷懒”，而且偷得很有技术含量。

用好 Gemini，测试工程师也能“偷懒”出效率

在自动化测试的世界里，效率是王道。作为一名常年与测试脚本打交道的开发者，我深知在测试失败时手动创建和跟踪缺陷是多么耗时耗力。最近，我将Playwright（微软推出的端到端测试框架）与JIRA（流行的缺陷跟踪系统）集成起来，实现了缺陷的自动创建与跟踪，这不仅节省了时间，还提升了团队协作的透明度。在这篇教程中，我将分享我的实战经验，带你一步步实现这一集成。

Playwright与JIRA集成：实现缺陷自动创建与追踪

当你的E2E测试套件执行时间从几分钟膨胀到半小时，每天能完整运行的次数屈指可数时，优化就不再是可选项，而是必需品。我们团队曾面对一个45分钟的测试套件，通过系统优化最终将其缩减到8分钟。以下是经过实战验证的10个技巧。

Playwright性能优化：缩短测试时间的10个实用技巧

最近在重构团队的自动化测试框架时，我们遇到了一个典型问题：业务人员看不懂测试代码，而开发人员写的测试用例又常常偏离业务初衷。这让我开始重新审视测试框架的选择。

Playwright与Cucumber集成：实现行为驱动开发（BDD）实践

当我们团队第一次将Playwright测试套件从300个用例扩展到1000个时，遇到了一个令人头疼的问题：测试开始变得不稳定。周一通过的测试周二突然失败，本地运行正常的用例在CI环境里随机报错。经过一周的排查，我们发现根本原因既不是网络问题，也不是Playwright本身的缺陷，而是测试用例间的隐式依赖在作祟。

Playwright测试用例依赖管理：独立运行与状态共享策略

在自动化测试中，我们不仅关心用例能否通过，更想知道测试是否充分覆盖了业务代码。本文将带你使用Playwright和现代前端工具链，建立完整的测试覆盖率收集与报告体系。

Playwright 测试覆盖率详解：收集与报告代码覆盖率的方法

在现代软件开发中，持续集成和持续部署（CI/CD）已成为确保代码质量和加速交付的核心实践。对于前端和端到端测试，微软开源的Playwright凭借其跨浏览器支持和强大的自动化能力，正迅速成为许多团队的首选。但编写测试只是第一步——如何让这些测试在每次代码变更时自动运行，并将结果反馈给团队呢？本文将深入探讨如何将Playwright集成到两种流行的CI/CD平台中：GitHub Actions和Jenkins。

Playwright CI/CD集成指南：配置GitHub Actions与Jenkins

对于现代自动化测试来说，生成直观、专业的测试报告已经不再是“锦上添花”，而是提高测试效率和问题排查能力的必要环节。最近我在项目中将Playwright与Allure报告系统集成，彻底改变了我们团队查看和分析测试结果的方式。如果你也厌倦了控制台里密密麻麻的日志输出，那么这篇实战指南正是你需要的。

实战指南：将Allure报告集成到Playwright测试中

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