playwright 智能体生成的代码脚本

不需要沉淀代码这点，每次回归都需要 token，用例数量一旦很多，可是不小的费用。---AI 不仅仅是提效，还需要降本

我以前认为知识库就是 AI 的向量知识库，实际上这里不仅是简单的把需求文档放到向量知识库就可以了，因为需求文档不会每个需求都会告诉你：
1、字符串<字段名> 的字符数范围（含上下界）、空值/纯空格的处理行为、超长输入的处理策略？
2、<字段名> 支持的字符集（中文/英文/数字/常见符号/emoji/特殊符号），是否区分大小写？
3、<字段名> 在列表/详情中展示时，长文本（未超限）的显示策略是什么？换行/截断/悬停提示？
4、xxx 创建成功、下游业务页面会有什么变化？
5、上游业务数据删除，下游影响哪些层面？
如果需求文档这些都没说，那你的用例生成还是会缺少很多场景的，就算你等到产品优化后，你在使用，那这些需求解析、评审的工作，还需要人工参与的
这里实际上有个好点的办法，可以参考https://testerhome.com/articles/44271，高飞老师的文章，很受用

1、 执行非常慢，几个简单操作，都要执行好久 -------- 执行碰到问题，自己自愈的过程有的时候有点慢，但是一旦用例脚本固定了，都是很快的呀，如果真的很慢不防换个好点的大模型再试试
2、每次跑都要消耗 ---- 你这个是哪里得出的结论？都已经元素定位了，脚本都已经稳定了，回归用例，不需要消耗 token 了呀

说实话，我并没有加入你的星球，但是你的每一篇测试之家的帖子（质量很高），我都认真拜读，并且已经在公司落地了 AI 驱动 UI 自动化测试，本周就要给大家分享了。很感谢你的慷慨分享

总结的真的很好，实际上你说的这些我 90% 都做了，但是我要是面试的话，我还真的想不到有这些点，（面试过程都是比较紧张高压的状态，也就能说出一半的内容吧）
至于三层审核：至少在我们公司行不通，我们的测试总监也好，测试经理也好，根本不够了解核心业务。2 层审核，大多都做不到，

我觉得不管改了什么，主流程还是需要跑一遍的，如果电商系统，下单都有问题，那就是测试团队回归的问题

看样子确实是经历了，不然不能这么深刻

我觉得一个是态度，二是沟通能力，三是看看会不会熟练的使用 AI 工具解决问题

如果用例只是给自己看，并且就会用到一次，我觉得都不需要写用例，整理下测试点就好，但是往往用例不是只给自己看，还需要评审、还需要他人执行，还需要留存，后续迭代还有可能他人来执行回归，你写的不够详细，那就啥也不是了。还有可能让你回头补这部分用例，更头大