Hogwarts霍格沃兹测试开发学社

最近看到群里同学们在讨论：“系统要加大模型，workflow 还能用吗？还是要上 Agent？” 表面上是技术选型，实际上是“你希望机器帮你做步骤，还是帮你思考”。 1. 大模型最早期：只是一个“聪明

Playwright这支微软打造的现代化自动化利剑，与大型语言模型的完美邂逅，彻底改写了人机协作的规则。测试工程师们突然发现，他们不再是与HTML标签搏斗的"代码苦力"，而化身为指挥智能数字军团的"测

想象一个开发团队刚刚提交了代码，在几分钟内，系统不仅完成了构建和部署，还自动触发了一整套测试流程：从API接口验证、数据质量检查，到UI视觉回归测试，最后将一份清晰的可视化测试报告同步到了团队聊天室。

在复杂的软件系统中，传统的测试方法往往面临一个困境：各个模块单独测试正常，但集成后问题频出。全链路测试正是为了解决这一问题而生，而寻找合适的工具来实现这种测试自动化，一直是测试工程师们的挑战。今天，我

如果你已经在使用 Selenium 进行 Web 自动化测试，可能会注意到近年来 Playwright 的崛起。这不是简单的替代关系，而是一次测试能力的全面升级。我在去年带领团队完成从 Seleniu

当你花费数周训练的AI模型在关键时刻输出不当内容，或是你精心搭建的聊天机器人突然说出令人尴尬的回复时，那种感觉就像精心准备的宴会上打翻了主菜。误判不仅仅是一行错误的代码，它可能演变成品牌危机、用户体验

我们构建的自动化工作流越多，一个矛盾就越突出：流程越智能，维护这些流程的脚本反而越笨重。上周我盯着一个300多行的Function节点代码，它负责处理五种不同的API错误和三种数据格式转换——每次上游

大语言模型（LLM）已经能写代码、写文档、做问题分析，甚至能参与研发流程。但一旦遇到真正的复杂任务——多步骤流程、实时环境变化、带副作用的动作调用——模型常常让人“恨铁不成钢”。 为什么 LLM 在复

在快速迭代的现代软件开发中，测试环节常常是瓶颈所在。测试工程师们面临着诸多挑战： 需求理解偏差：手动阅读冗长的需求文档，容易产生误解。 用例设计耗时：覆盖各种正常、异常场景的测试用例设计，繁琐且容易遗