chrome 的 mcp+skill+ 多模态的模型可以直接做到把原型稿的网站和需要测试的网站丢给 AI，先根据原型生成测试用例再根据测试用例写 playwright 脚本和 UI 自动化，但是比较烧 token

目前从 0 到 0.5 的平台开发好了，基于 React+Fastapi+langchain 和 langgraph 实现的，新建会话后用户上传需求/文档/照片，输入生成用例/需求分析/UI 识别，主管智能体会进行意图识别调用对应的智能体进行输出，在同一会话内再次上传内容只需要在输入内加上追加/增加等字样，智能体可基于上下文的内容追加生成，目前还在持续开发中，之后的功能打算加上自动生成 UI 和接口自动化脚本和 MCP 配置以及知识库，到时候再开源

用的多不多不太清楚，但是我用 MCP 和 skill 确实可以做到 UI 自动化的冒烟测试以及编写测试用例这些功能，但是难以进行集成，缺少数据的集中管理，用 ide 还有个问题加上 token 消耗特别大，如果公司给钱另说，但是应该愿意给测试分配资源的公司应该不多吧，我现在就再自掏腰包

其实是只要需要 AI 干活的文档等输入内容都得写详细，如果很模糊做不了 AI 相关的工作，需求文档超过上下文这一点这个确实，但是目前来说如果用 AI 做测试前准备的话，拆分为一个模块一个模块的给 AI 生成的东西最准确也最具有实际价值，整个业务流程的可以专门另外再加一个智能体和提示词专门用于全流程的冒烟分析

老板的话听听就行了，我公司也是而且是初创公司大部分业务都和 AI 和智能体相关，老板还强制要求要用 AI 辅助工作，使用比例还得很高，实际上公司开发天天赶进度，自动化更是做不了一点，项目频繁变更，接口也时不时改参数改字段

其实招聘的上的信息要求会自动化 + 性能 + 接通某种语言，都是 HR 顺手写的，实际公司大概率是用不到进去也是点点点，尤其是初创公司，基本上时间都在赶项目，不会给你时间也没必要做自动化，自动化主要是跑稳定且需要经常回归的项目，然后就是看工作年限吧，一般年限不高的面试官估计也知道你就懂个皮毛，不会问很深，但是确实的门门槛越来越高了

github 上有挺多但是大部分平台其实用来实际落地有点困难

对于迭代的需求生成的用例是人工进行补充背景文档然后整体再给 llm 生成吗

看起来也是工作流，上传需求，调 llm 使用给的提示词生成用例保存

同的 diyf 和 python 直接写