Playwright 的人工智能驱动测试自动化

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MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
语言：英语 |时长：34m

你将学到什么

• 使用弹性定位器、自动等待和固定装置构建可靠的 Playwright 测试，这些测试不会因每次 UI 更改而中断
• 诊断和解决不稳定的测试，并了解为什么传统测试套件会随着应用的发展而悄然失效
• 使用 AI 代理自我修复损坏的测试，根据需求生成测试用例，并使用 Playwright MCP 推动探索性测试
• 利用人工智能驱动的故障分类来设置 CI/CD 管道，告诉您发生了什么问题以及原因，而不是一堵红墙
• 完成一个顶点项目：一个端到端 AI QA 助手，可以为真实的网络应用编写、修复和运行测试

要求

• 基本 JavaScript 或 TypeScript（您可以阅读简单的函数）。
• 无需事先测试或 AI 经验 – 一切都从头开始解释
• 一台可以运行 Node.js 和 VS Code 的计算机。
• 课程中使用的所有工具都是免费的

描述

我们从基础开始：失败的测试实际上给团队和剧作家带来了哪些损失，从头开始，架构，你的第一次逐行测试，以及从浏览器的角度来看它是什么样的。然后，我们通过基于角色的定位器、自动等待和固定装置使测试能够经受住现实世界的变化，并从根本上解决不稳定的测试：所有五个原因，每个原因都有一到两行修复。

然后是课程的核心：用于 QA 的 AI 代理。您将了解代理的真正含义（没有炒作，没有魔法），然后让代理在测试中从事三项最高价值的工作：修复自己的定位器并打开拉取请求进行审查的自我修复测试，直接从用户故事生成可运行的测试规范，以及使用 Playwright MCP 进行代理驱动的探索性测试，在其中您为代理提供任务而不是脚本。

最后，我们让它在生产中得到回报：带有 AI 分类大脑的 CI/CD 管道，可将每个故障分类为真正的错误、小问题或环境问题，并自动路由。顶峰将所有内容组装成一个完整的 AI QA 助手，然后您就进入了采用阶梯：在您的公司中引入每种功能的确切顺序。课程结束时，您将拥有一个值得投资组合的人工智能驱动的 QA 工具包，您可以从第一天开始在工作中使用。

本课程适合谁

• 想要转向自动化并在测试领域的 AI 转变中保持领先地位的 QA 工程师和手动测试人员
• 厌倦了不稳定的端到端测试的开发人员想要一个能够自我维护的测试套件
• 测试自动化工程师好奇人工智能代理如何真正融入真正的 QA 工作流程，超越炒作