测试开发

在前面的教程中，我们已经学习了Coze 平台的核心功能的使用，具体大家 可以查阅《零代码AI 智能体开发平台：Coze》目录下： 今天这篇内容，我们将从实战的角度来学习，如何借助Coze 智能体+工作

老铁们，你还在搭建复杂的自动化测试框架？ 还在手写大量定位、断言、报告？ 还在让团队被重复回归测试拖垮效率？ 别急，今天给大家带来 browser-use 官方出品的终极测试平台 —— QA Use，

这两年，AI 测试 无疑是软件研发领域最炙手可热的赛道之一。 无论是中小研发团队，还是大型企业的技术部门，在AI大模型快速普及的浪潮下，几乎都有过这样的设想： 从 Demo 演示、技术炫技的角度来看，

最近后台收到很多测试同学的提问：“现在AI测试工具这么火，一键生成用例、自动执行、甚至能定位bug，是不是以后就不用学Playwright、Pytest、Selenium这些框架了？” 说实话，这个问

过去两年，AI已经从"加分项"变成了"必选项"。 不只是大厂，二线公司、甚至传统行业的测试团队都在要求："能熟练使用AI工具提效"。 更关键的是，面试的玩法也变了。现在的技术面试早就跳出了 “考 AI

前段时间集中面了一批想转AI测试的同学。 说实话，面完我整个人都有点麻了。 这真的不是我要求苛刻，而是太多人看似冲着 AI 测试而来，实则连这个领域的门槛都没摸到，还抱着传统测试的老思路硬套，实在让人

最近面试了一位有着五年软件测试经验的候选人。 简历上写着"熟练使用AI赋能自动化测试"，我心想这应该有料，就问了一个很实际的问题： 他张口就来： 我接着往下问： 小伙子当场就懵了，愣了半天说不出完整逻

前天面试了一个有着五年经验的测试工程师。 简历上写得挺漂亮：熟练使用AI生成测试用例，用AI实现自动化测试。我心想，这哥们儿应该有点东西，就抛了一个真实的项目问题过去。 没想到，他的回答把我惊呆了。

五一节前，我面试了一位自称有六年软件测试工作经验的候选人。 聊到当下行业里大火的 AI 自动生成测试用例话题时，我抛出了一个核心问题：“现在很多公司都用 AI 批量生成功能测试用例，需求文档完整的情况

还在为写自动化脚本头疼、被元素定位折磨、非技术同事没法参与测试？ 今天给大家带来 Browser‑Use Web UI —— 完全图形化、零代码、自然语言驱动的浏览器自动化界面，基于 Gradio 构

作为测试工程师，你是否也被这些问题困扰：写Web自动化脚本耗时费力，元素定位反复调试仍报错；非技术测试同学想做自动化测试，却被代码门槛拦住；传统自动化工具易被反爬检测，回归测试反复卡壳；多场景测试需切

最近后台收到很多测试同学的吐槽：跟风用了OpenClaw，结果要么跑不起来，要么生成的用例全是无效的，反而比手写脚本更耗时、部署完OpenClaw，团队用了半个月就搁置了，自动化落地彻底翻车。 不可否

做测试的你，是不是也常陷入这些内耗：用例设计漏测边界场景，面试被问“如何设计高覆盖用例”卡壳；缺陷报告写得模糊，总被研发打回补充；排查Bug只知复现，不懂深挖根因，同类问题反复出现；时间不够时，不知道

当产品经理甩过来一份50页的需求文档，要求"这周把测试用例写完"时，你会怎么做？手动复制粘贴到Excel？还是让AI直接读图生成用例？ 随着AI技术的普及，OCR（光学字符识别）与LLM（大语言模型）

作为测试工程师，日常工作中难免会遇到这些痛点：Web应用测试要手动写脚本、调试Bug凭直觉瞎试、测试失败后逐个排查耗时费力、TDD流程难以坚持…… 其实，用好AI相关的测试Skill，就能轻松解决这些

做过UI自动化测试的同学，大概率都有过这样的崩溃时刻： UI测试本身就繁琐，再加上这些“卡脖子”问题，不仅拖慢测试进度，还会让测试效率大打折扣——很多时候，我们不是在写脚本，就是在调试脚本的路上。 其

在前面，我们分享过什么是Agent Skills？ Agent Skills 的本质是一组 结构化的指令和资源，用于教会 AI 完成特定任务，让AI按照标准规则干活，是一套可复用的规则。 你可以把它理