• 这个根本行不通,你搞个复杂点的场景,生成的脚本没法用

  • 过来人的一点点想法,希望对你有帮助。

    工作两年代表毕业时间不久,就算换工作还有大把机会,也许还没有车贷房贷的压力,如果家庭情况还算理想,可以考虑裸辞出去玩玩。为什么,因为等你工作几年之后发现,压力肯定会越来越大,而且对外界事物的新鲜感会越来越低。所以趁现在还年轻,还有想法就去做吧。

  • ai 接口自动化怎么实现 at October 21, 2025

    有没有项目推荐一下

  • 果然是大佬,围观💪

    1. 是否喜欢测试?喜欢,特别是找到 bug 的时候,而且是很严重的 bug 其他人没有找到,但是你找到了,并且在将要上线之前被发现;另外你测试的项目很稳定很少的缺陷也会非常有成就感。
    2. 快乐的部分:除了第一点中提及之外,还有学到新的技术,新的语言,认识到新朋友等等,都会让人觉得快乐。

    当然干久了,激情就慢慢退却了,而曾经让你觉得开心快乐的事情可能带不动你的情绪了~

  • 同样迷茫,不过最重要的一点别忽视了:身体,不管做什么,工作好与不好,都要把身体养好。💪

  • playwright mcp 试用过,生成的脚本非常乱。打个比如,让他生成登录脚本,它查找账号密码元素位置就是通过猜测可能的定位来实现的,类似: //[@id='account'],但问题是被测页面压根不存在这个 ID,然后它就不断去重试,直到猜测成功为止。假如你生成脚本的场景非常复杂,这个过程会非常耗时,并且不一定能成功。

    所以,简单场景可以,但是稍微复杂,步骤多一点的场景 AI 无法替代人工。

    至于你说的耗时非常长的问题,这个目前似乎无解,AI 由自然语言转成脚本的大致过程:

    1. 接收自然语言,理解它
    2. 获取当前页面的截图 以及 DOM 信息
    3. 调用 AI  视觉模型
    4. 生成操作计划
    5. 计划转成可执行任务
    6. 元素定位
    7. 执行操作,比如点击,输入等

    主要的耗时还是在第三步上,视觉模型需要分析当前页面的内容,返回需要元素定位和操作,目前试用过好几个视觉模型,基本都是秒级,无法做到毫秒级,一个步骤需要几秒,如果一个脚本有 100 个步骤,这个耗时必定会很长。

    题外话:你可以试试 midscene,可以根据自然语言来驱动测试执行,但是面临的耗时长问题依然没解决,不过不需要 MCP 生成脚本这一步。

  • 测试那些儿事 at October 09, 2020

    看了您的几篇文章,醍醐灌顶的感觉,多谢。