从 Selenium 迁移到 Playwright：升级你的测试框架实战手册

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

使用 Playwright MCP Server 为你的 AI Agent 赋予浏览器自动化能力

你是否曾经希望你的 AI 助手不仅能回答问题，还能真正帮你操作网页——自动填写表单、抓取数据、执行重复性任务？现在，通过 Playwright MCP Server，这一切都成为了可能。本文将带你从零

知识图谱和大模型哪个才是大方向？

​在日常系统设计和性能优化中，你有没有遇到过这样的困境：面对高并发、复杂业务和跨领域数据，你是用知识图谱构建可解释的规则体系，还是直接靠大模型来快速生成答案？某乎上一个热门问题引发讨论：“知识图谱和大

复盘：如何用 Coze+Kimi，搭建一个能自动分析财报的“金融助理”？

在金融投研领域，财报分析是了解企业价值的关键环节，但传统人工分析耗时耗力，一份详细的财报分析往往需要专业人士数小时甚至数天时间。现在，通过 Coze 和 Kimi 的强强联合，我们可以搭建一个自动化财

Playwright MCP 项目实战：基于提示的浏览器测试与代码生成

想象一下，只需对 AI 说“测试网站的登录功能”，它就能自动操作浏览器完成测试并生成报告——这就是 Playwright MCP 带来的变革。在快速迭代的现代软件开发中，UI 自动化测试已成为保障产品

为什么企业死盯第一学历？

过去两年，找工作的人都感受到了冷空气。岗位变少、要求变高，甚至投简历都要过一道“看学校”的筛子。“第一学历要求本科及以上。”“硕士可以，但本科要是 985。”“非全日制不考虑。”明明后来读了名校研究生

AI 驱动下的天猫测试全流程革新：从人工到智能的实践与落地经验

测试体系变革：从人工到 AI 自动化传统测试工作链条主要包括五大核心阶段：需求解析 → 用例生成 → 测试数据构造 → 执行验证 → 对比校验AI 的引入目标：通过自然语言理解和大模型驱动，实现全流程

Playwright MCP 浏览器自动化全攻略：让 AI 听懂你的指令

只需对 AI 说：“请帮我找到最近三个月内关于 AI 代理的最新研究论文，下载 PDF 并整理成一个摘要表格”，它就能自动打开浏览器，导航到学术网站，执行搜索、筛选、点击和下载等一系列操作。这是通过

软件测试转 AI 测试开发？这些面试题你必须知道！

你是软件测试从业者，但想转向人工智能测试开发岗位吗？AI 测试岗位不仅考察传统测试技能，还要求你理解 AI/ML 模型特性、设计测试流程、编写自动化脚本。今天，我们整理了一份面试题，从基础概念到实战场

被裁后，我如何实现 0 到 3 份大厂 Offer 的逆袭？(内附面试真题)

一场猝不及防的裁员我的第一段实习生涯，仅仅持续了 4 个月。公司的一纸裁员通知，让我的计划全盘打乱。还没正式起飞，就被迫降落，那种迷茫和自我怀疑，懂的都懂。为什么我必须报班学习？这段短暂的“失业空窗期

亲测有效！用 Dify 工作流 +AI 智能体，我们的测试效率提升了 300%

如果你也厌倦了在无尽的测试用例、重复的回归测试和脆弱的 UI 脚本中挣扎，那么这篇文章正是为你准备的。我将分享我们团队如何利用 Dify 工作流编排 AI 测试智能体，实现测试效率的指数级提升，让测试

使用Playwright MCP实现UI自动化测试：从环境搭建到实战案例

想象一下，只需用自然语言告诉 AI：“测试网站的登录功能”，它就能自动操作浏览器，完成整个测试流程并生成报告——这就是 Playwright MCP 带来的变革。在快速迭代的现代软件开发中，UI 自动

玩转 n8n 测试自动化：核心节点详解与测试实战指南

掌握节点，掌握自动化测试的核心在 n8n 中，节点（Node）是构建自动化工作流的基础单元。每一个节点都代表一个特定的操作或功能，通过将不同的节点连接起来，我们就能创造出强大的测试自动化流程。本章将深

用 Dify 工作流打造你的 AI 测试智能体，效率提升 500%

在软件开发领域，测试工作一直是保障产品质量的关键环节，但传统的手工测试用例编写方式效率低下且容易遗漏边界场景。每个新功能上线，测试团队都需要手动编写大量测试用例，这个过程不仅耗时耗力，而且极易出错。通

对比评测 Dify vs Coze：谁才是“AI 工作流”的终极答案？

在人工智能技术飞速发展的今天，低代码/无代码 AI 工作流平台正成为企业和开发者快速构建智能应用的首选工具。Dify 和 Coze 作为两款备受关注的开源项目，凭借各自优势吸引了大量用户。本文将从架构