周日录播：

主要演示：

1. AI 驱动 UI 自动化的实践
2. 压测智能体的实践

录制：山治预定的会议

日期：2026-04-05 19:26:29
录制文件：https://meeting.tencent.com/crm/2qMO193y6a

录制：山治预定的会议
日期：2026-04-05 19:51:59
录制文件：https://meeting.tencent.com/crm/2ykOkpBVac

录制: 山治预定的会议
日期: 2026-04-05 20:29:39
录制文件：https://meeting.tencent.com/crm/KnvZmAVM7e

AI 识别的，安装了 MCP 后， AI 会启动浏览器，帮你识别控件并生成代码。

因为暂时还做不到， 就算能做到， 目前全 AI 驱动的 token 消耗也是接受不了的。可能未来可以。

文档里说它是支持全平台的，你可以试试

每次定位，差不多是 1000 到 1500 的 token 消耗。 大多数控件还是建议用传统定位， 实在定位困难或者变化比较大的控件再用 AI 定位

它是基于 playwright 的， 有 python sdk 版本，但我没用过。

随时都可以看， 下周日晚上还会有新直播，欢迎来听听哈。 这次直播加不加星球的都能来听听。

如果没有比这个行业收入更高的选择了~ 那为什么不找呢~

暂时还做不到，还需要解决一些问题。比如，Token 消耗的太多，成本太高。又比如，大模型执行长期任务其实是不稳定的。可能在未来能够做得到，但现在困难还比较大

是的，有效期一年， 一年后续期我设置了 8 折优惠。

你可以把 skills 当成更定制化和高阶的 rule，其实 rule 本质上也是 skills 的一种

openclaw 里有内置的 skills，也可以通过对话创建新的 skills。

我用的内网版，我们公司专门优化处理过的。 现在公司全面推广龙虾，一天发布了 3 款龙虾产品。 给我的，起码我们这里是支持大家用所有 AI 的手段提效的。

如果很多地方不让用龙虾，也可以选择其他智能体。 我这个容灾测试的 skills 写了两个版本的，一个在龙虾中运行，一个可以在 codebuddy 中运行。

我是部署在云端的，不太用考虑它一个误操作把我电脑的文件都删了的问题

这是必然， AI 的出现是在放大人的能力和效率，但如果人本身的能力就是 0， AI 在怎么放大都没用。

我最新写了一篇长文，其中有一段：

这是 AI 产品测试的基本流程。你提到的要如何优化， 就看你按场景（或者用户画像）进行的测试中，那部分数据的效果是差的，就要求算法去优化那部分的能力， 如果是大模型他们可以调整提示词，如果是传统模型他们可以调整参数，比如置信度。 如果问题比较大，他们也可以去采集数据去增量训练，来增强这部分的弱点。

另外就是不同的领域的模型要用的工具是不一样的。 比如要是计算机视觉，那你要最先学会的一定是 ffmpeg 和计算机图像理论基础。 如果是传统机器学习模型，你要学会的是 spark，flink，这样的大数据技术。 所以要学什么，还是要看你现在面对的是什么场景。

https://testerhome.com/articles/43703 这个是我写的帖子，你可以看看， 相比于当前这篇，多了很多案例。

你这边的困惑是什么？

年后没那么忙了~

没用过 langfuse， 不清楚~

一年已经发生了很大的变化了，起码在 AI 生成代码这个领域， cursor/codex/CC 这三款产品已经做到业界顶流。 我们这边已经引入 cursor 和 codex 大半年了。 用起来效率提升很多。 我用来生成自动化测试代码， 测试工具， 测试报告和测试用例。 作为辅助工具，已经很强了。

你可以去看我最新的帖子里， 我前两周刚直播了使用 curosr 生成自动化测试用例和手工测试用例的教程。 有直播录屏你可以看。 想深入了解也可以加我得星球。

我没听过这些资格证书。

怎么感觉像是在以公司的名义割韭菜呢。。。。

不是 UI 自动化，我做的是接口自动化，如果做 UI 自动化，浏览器有类似 xpath helper 这样的工具可以帮忙， cursor 应该现在还不能帮你启动浏览器然后自动获取元素

我没细研究过 codybuddy， 我们这边要么 codex， 要么 curosr。 大家普遍不是很信任 codybuddy