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我不再教团队写 XPath：一次关于自动化测试“可持续性”的判断 很多团队都会经历一个阶段： 自动化脚本越写越多，但真正愿意维护的人却越来越少。 表面看，这是技术问题； 但站在管理和交付的角度看，它更

各位搞 Web 自动化测试的大佬们，小弟先吐个槽： 不知道大家是不是也这样，现在前端迭代快得飞起，UI 稍微一改版，之前辛辛苦苦写的自动化脚本，元素定位（Locator）就全线崩溃！ 结果就是，大半天

🧠 背景初衷：解决自动化测试过程中各种痛点：用例编写、元素定位、回归测试、巴拉巴拉...... 距离上一次发文已经过去四个多月，这段时间我一直在思考并动手实践一个想法 —— 开发一款 Web 智能测试

引言 在自动化测试领域，实现精准的元素定位一直是一个巨大的挑战。为了应对这一挑战，我在对比了6种元素定位技术后，加之AI爆火，我最初计划设计一套基于图像识别和 AI 的自动化元素定位系统。然而，在一次

前言 在Web自动化测试中，自动获取元素的定位信息是非常关键的一步。合理的元素定位不仅可以提升测试执行的稳定性，还能减少维护成本。实际测试过程中，元素定位往往成为自动化测试项目中性能瓶颈之一，尤其当页

前言 在自动化测试过程中，将测试结果发送到第三方系统以便追踪和分析是一个常见的需求。为了解决这个问题，我采用了pytest提供的钩子函数 pytest_runtest_makereport 来post