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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


共5张复盘: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
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 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
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
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
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
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
Playwright MCP 浏览器自动化全攻略:让 AI 听懂你的指令
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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
Playwright为什么老是跑不稳?12个坑踩完我终于懂了!
如果你的 Playwright 测试套件老是慢、莫名失败、生成一堆无用截图,那说明你的测试实践还有提升空间。下面这 12 条,结合实战经验和落地方法,帮你把“周五发版提心吊胆”变成“放心发版”。按风险
阿里面试题思路解析 - 高并发场景下的JVM调优实战
阿里面试:做过 JVM 调优吗?怎么做的?今天我们用一个真实大厂案例,带你完整看一场 JVM 调优实战,同时梳理面试常考点,让你学完既能应用,又能回答面试题。问题爆发春节假期,视频 APP 核心接口响
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
AIGC 与智能体工作流公开课:解锁企业「降本增效」的终极密码
你是否还在为繁琐重复的工作任务消耗大量精力?你是否好奇顶尖科技公司如何利用 AI 实现数倍的运营效率?面对层出不穷的 AIGC 工具,你是否感到无从下手,无法形成合力?答案,就在「智能体」与「工作流」
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