Kite Fly

  我需要準備一份 20 分鐘的去部門會議分享 DevOps 2026 中的這場演講《基於 Agent Skills、MCP 與 Playwright 的全鏈路智慧測試實踐》內容和心得,投影片大綱如下, 那第一部分演講的內容精華, 我是要用講者原本的投影片內容和PPT背景去講, 還是要做新的投影片, 去搭配第二部分, 第三部分,第四部分的投影片格式? 第一部分：演講內容精華 (第 1 頁 ~ 第 9 頁) 第二部分：如何應用在我們目前的專案上 (第 10 頁 ~ 第 14 頁) 第三部分：Today's Takeaways (第 15 頁) 第四部分：參加 DevOps 2026 心得分享 (第 16 頁) ========= 請根據我提供的演講共筆來源和講者投影片PPT檔, 以及我們部門目前狀況. 1.投影片簡報主題 ，請挑選 暗黑/科技風格的樣式,要有IT的專業感,但不要太花俏. 2.依照我目前的專案資訊，幫我設計一份共 10~16 頁的投影片簡報。時長約 20 分鐘，請合理分配每一頁的講稿長度。 3.請嚴格依照以下結構輸出，但是第一部分不用輸出, 其他10-16 頁, 每一頁都需要包含：「投影片標題」、「投影片畫面文字 (Bullet Points)」 ： 第一部分：演講內容精華 (第 1 頁 ~ 第 9 頁)=>不用產生PPT 第二部分：如何應用在我們目前的專案上 (第 10 頁 ~ 第 14 頁) 根據我提供的「專案現況」來源，設計 5 頁投影片說明落地計畫。 內容需涵蓋： 第 10 頁：我們專案目前的測試痛點與這套架構的契合度 (Gap Analysis)。 第 11 頁：導入此架構的初步 PoC (概念驗證) 設計與應用場景。 第 12 頁：如何與我們現有的 CI/CD 流程或工具鏈整合。 第 13 頁：預期帶來的效益與 ROI 評估（例如：減少多少手動維護時間、提升測試覆蓋率等）。 第 14 頁：導入的挑戰與下一步行動計畫 (Next Steps)。 第三部分：Today's Takeaways (第 15 頁) 用 1 頁投影片總結今天報告的 3 個最核心的行動呼籲 (Call to Action) 或總結性啟發，讓部門同事有明確的收穫。 第四部分：參加 DevOps 2026 心得分享 (第 16 頁) 用 1 頁投影片...

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...

 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 (@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  

  ** 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。 ...

 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