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Playwright Agent healer

https://www.youtube.com/watch?v=ABKjVyh1iX4   那我在visual code 內用opencode.用這指令 npx playwright init-agents --loop=opencode 之後要做什模步驟才可以測試playwright agent healer 功能 執行 npx playwright init-agents --loop=opencode 後,如果你想在 Visual Studio Code (VS Code) 內測試 Playwright 的 Healer(自動修復)功能 ,你需要透過 OpenCode 提供的客戶端/擴充功能 或終端機來驅動這個代理環境。 以下是完整的測試步驟: 步驟一:確保你有一個「會失敗」的測試案例 Healer 的核心功能是診斷並修復失敗的測試。你必須在 tests/ 資料夾下,準備一個因為網頁改版、網頁元素變動(例如 Selector 改變)而 必然會執行失敗 的 Playwright 測試檔案(如 tests/failed-demo.spec.ts )。 [ 1 , 2 , 3 ] 步驟二:安裝並啟動 OpenCode 工具 由於你指定了 --loop=opencode ,你不能直接使用 VS Code 原生的 Copilot 面板,而是需要透過 OpenCode 的介面: [, 2 ] 請確認已下載並安裝 OpenCode 的獨立應用程式,或其對應的 VS Code 擴充外掛。 在該環境中開啟你目前的 Playwright 專案資料夾。 [ 1 , 2 ] 步驟三:提供 Healer 代理設定檔 檢查你的專案根目錄,初始化後應該會生成一個 agents/ (或對應 OpenCode 的設定)資料夾,裡面包含三個 Markdown 代理定義檔: [ 1 , 2 ] playwright-test-planner.agent.md playwright-test-generator.agent.md playwright-test-healer.agent.md [ 1 ] 這些檔案包含了 OpenCode 的 AI 讀取 MCP 工具時所需的指令與權限(請勿刪除或隨意更名)。 [ 1 , 2 ] 步驟四:在 OpenCode Chat 中切換並下達...

Playwright Test Agents 的 Healer 修復功能

 當UI 改變component 後, 是使用playwright mcp test 的 Healer 功能 讓他自動修復嗎? 是的,當 UI 改變 component 導致測試失敗時,正是使用 Playwright 內建的 Healer 功能來進行自動分析與修復。 Playwright Test Agents 的 Healer 運作機制 Playwright 內建的測試代理(Test Agents)包含 Planner、Generator 與 Healer 三個核心元件。當 UI 變動(例如修改了按鈕文字、更換了標籤或調整了 Selector)導致自動化測試崩潰時,Healer 會執行以下步驟 實作Playwright Test Agents Healer 修復功能 https://agile3uncles.com/2026/07/27/playwright-healer/

Playwright MCP VS Playwright test MCP

圖片
Playwright MCP (@playwright/mcp) • 主要用途:讓 AI 代理(AI Agent)直接驅動及互動真實的網頁瀏覽器。 • 運作方式:將瀏覽器的基本動作(如開啟網頁、點選按鈕、填寫表單、抓取文字)包裝成 MCP 工具。 • 適用場景:即時網頁自動化、瀏覽器操作、爬蟲與資料擷取,或讓 AI 幫忙手動探索網頁。 [1, 2] Playwright Test MCP • 主要用途:緊密結合專案中的 Playwright Test 測試框架,專門處理自動化測試的生命週期。 • 運作方式:提供測試規劃(Planner)、程式碼產生(Generator)以及自我修復與除錯(Healer)等高階測試指令與工具。 • 適用場景:根據需求文件自動產生測試案例、分析並修復失敗的測試腳本,適合整合進開發與測試流程 Playwright MCP 跟一般 Playwright 測試差在哪? https://iambigd.tw/playwright-vibe-coding-ai-agent-testing-guide Browser MCP 跟 Playwright skill 最大的差別是「誰來控制瀏覽器」。 Browser MCP 是把瀏覽器變成 MCP Server,讓 Claude、Cursor 這類 AI agent 透過 MCP 協議直接下指令。AI 自己決定要點哪、輸入什麼,你不用寫腳本。它適合做探索、測試、自動化流程。 Playwright skill 則是 Claude Code 內建的工具,底層一樣用 Playwright,但它是「技能包」。你下指令讓 Claude 去寫或執行一段固定的 Playwright 腳本,更像你叫 AI 幫你寫 code 再跑。彈性低但穩定可控。 簡單記:MCP 是讓 AI 即時遙控瀏覽器,Playwright skill 是讓 AI 幫你寫好劇本再演。   d  

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  ** 主旨: ** 感謝週三的諮詢說明 & 預祝新年快樂 先預祝您新年快樂。 感謝您週三撥冗 諮詢說明 。為了避免遺漏,我整理當天的諮詢重點作為筆記備份, 若有誤.再麻煩指教 1.       理解公司目前的績效考核,原則上仍是以員工的實際產出 (Output) 與品質 (Quality) 為主,因個案受傷程度不同,雖無統一的調整係數, ** 但感謝您特別說明,公司絕不會「單純因為公傷身分」而給予較差的考績評價,評核重點仍在於實際工作表現。 ** 2.       感謝您釐清,若因公傷導致需調整工作內容,正規流程可透過 ** 「職業醫學科醫生評估」 ** 建議,由公司協助原單位重新分配工作。雖然您有提醒 ** 辦公室作業在職務拆解與調配上有其難度 ** ,但我仍可依規定提出申請; ** 同時感謝您確認,此類經由醫生評估後的職務調整,並不會因此導致降職或影響分紅資格 ** 。 之後會評估個人身體狀況,如有需要會依此流程提出申請。 3.       針對與主管面談中,當我提及公傷期間考核公平性之疑慮時, ** 主管曾進一步詢問關於『是否考慮降職』 ** 一事,非常感謝您釐清 ** 公司對於職級調整(降職)有嚴謹的審核流程與事由規範,需經由 HR 簽核,並非由主管單方面決定 ** 。這點說明對我很重要,解除了我對於因公傷而可能影響職級的擔憂,後續我會專注於配合復健並在原職務上努力。 =>  對我在面談中提到對於「職級調整(降職)」的擔憂,感謝您說明**公司對於職級異動有嚴謹的審核流程與規範(需經 HR 簽核),並非單一部門或主管可隨意決定**, 且公司不能因為公傷而降職。這解除了我的疑慮,讓我能更專注於復健與工作上的產出。 4.          另外也有跟您提到,目前已與主管溝通過並初步談定 2026 年目標。主管口頭承諾 ** 將視我公傷治療期間的「實際情況」,彈性調整工作內容並安排優先順序,且會保持密切溝通 ** 。這部分我會依照您的建議,持續與主管對焦,確保工作產出與復健進度能取得平衡。 ...

Shadow Testing

 最暴力簡單的方式就是做 Shadow Test 與 A/B Test 不同,A/B Test 是將部份流到舊模型的流量部分流到新模型,然後比較兩者的結果如何;Shadow Test 是將所有流量在流到舊模型的時候同時流到新模型,但是模型的輸出與否不影響後續的行為 Shadow Testing(影子测试)是一种在生产环境中对比验证新旧系统行为一致性的重要测试方法。 它被广泛应用于系统迁移、架构重构、模型上线、A/B测试前的数据验证、灰度发布等场景,尤其在保障线上稳定性和数据正确性方面具有关键作用。 https://blog.csdn.net/tony2yy/article/details/147952261 https://ithelp.ithome.com.tw/m/articles/10318622

PRP(Product Requirement Prompt )

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  透過 LLM 產生產品需求提示(Product Requirement Prompt,PRP) https://blog.csdn.net/lovechris00/article/details/152161337 本文将介绍context-engineering-intro项目中通过 PRP ( Product Requirements Prompt ,产品需求提示)实现代码审查自动化的方法,帮助团队轻松确保代码符合最佳  https://blog.csdn.net/gitblog_00428/article/details/153499291  

Kiro 教學

  Kiro 不同於過去大家熟悉的 AI 編碼助手如 GitHub Copilot 或 Amazon Q Developer,它不只是簡單地根據開發者輸入的提示生成程式碼,更深入整合整個軟體開發流程。從需求分析開始,Kiro 就能自動生成詳細的規格文件,幫助開發團隊將具體點子轉化成具體執行項目,接著,依據這些規格,Kiro 會建立完整的設計藍圖與任務清單,確保每一環節都有明確目標。  除了協助開發者不用程式碼開發產品,在實際編碼階段,Kiro 會不斷監控並自動更新文件,確保程式碼與規格文件、測試案例以及安全檢查同步,避免團隊因資訊不同步而產生錯誤。這種從需求到生產的全面支援,大幅提升團隊協作效率和軟體品質。  AWS 產品負責人 Nikhil Swaminathan 表示,Kiro 的最大優勢在於「讓原型程式碼順利進入生產系統」,同時自動處理測試、文件生成和性能優化等必要工作,讓開發者專注於核心功能的實現。 https://www.ckmates.com/index.php/front/ckmates/blog_page/106