Kite Fly

 第 13 頁：架構解析說明（對準你的圖檔） （轉場引導） 「前面分享了講者的理論，接下來我想分享我在專案中的實務應用。 過去我們在寫 Playwright Test 時，最痛苦的就是 UI 頻繁改版 導致的**『測試維護債』**。只要前端改個欄位、換個 ID，我們就得手動救腳本。 為了徹底解決這個問題，我導入了這套 Playwright Agent 架構。 首先我使用 最左側: opencode, 搭配mcp,去執行最右邊playwright agent (這頁PPT) ==== 接著我會展示相關2 頁 Demo 在(xx系統)專案上: 第一頁Demo PPT 是Playwright planner & generator,  首先我們輸入指令:npx playwright init-agents --loop=opencode 這指令代表 OpenCode與 執行端 Playwright 正式串接起來。 啟動了專屬於測試的 MCP Server,建立了一個 自動化循環， 並載入了 Planner、Generator 與 Healer 這三個核心 Skill 模組 (讓 AI 能自主規劃、執行並回傳結果.) 接著輸入opencode後會出現 opencode 畫面.可輸入指令 Planner: 接著我們輸入Planner需求並存成 panner_0906.md: 一開始引用剛才產出的 planner markdown, 並告訴AI as playwright agent planner,  然後輸入專案需求, 並請AI 產出測試計畫,  接著在opencode 內切換為plan mode, 執行 panner_0906.md, AI 會自動探索網頁路徑，產出一份結構化的測試計畫。這幫我們解決了『複雜需求如何拆解成測試點』的難題。 PS: 追求「確定性」與「穩定性」(Deterministic vs. Stochastic) 「經理，這是我在 PoC 階段刻意的選擇。AI 雖然具備探索意圖的能力，但它具有隨機性。在企業級的測試中，我們追求的是 『確定性』。當功能需求已經非常明確時，直接給予精確步驟能將腳本生成的成功率提升到接近 100%，避免 AI 產生誤判或幻覺（Hallucination）。 ====== Gener...

 1. Background (Job Scope, Skill, Life, etc.) Job Scope: 近 15 年跨領域系統經驗 (Infra →廠務 PM/系統維護  →RD 實驗分析系統→SRE Test 相關)。具備從底層伺服器到前端應用、跨部門協調的 Full-picture 視野。 2.Core Skills:  a.Automation & SRE: Karate, Cucumber, Playwright (BDD framework).  b.Tech Stack & Data: Java, JavaScript, Python, Windows/Citrix Server.  c.Certifications: Google Data Analytics Certificate. 3.Current Focus: 結合新技術賦能測試，目前正積極研究 Playwright Agent (AI-driven testing)，並將於近期分享 DevOpsDays 2026 的技術洞察。 4.Life & Resilience: 4年前因嚴重車禍公傷，至今仍需服藥對抗神經痛與壓力, 目前仍需定期回診治療與復健.這讓我深刻體悟到「系統化與文件化」的重要性，確保我在排定休假醫療時，專案知識能持續流轉，不影響團隊運作。 雖然藥物偶爾會影響我的即時語言反應速度，但我透過「更嚴謹的事前準備與文件化」來克服。 這段經歷鍛鍊了我極高的抗壓性與韌性，持續自學不輟。 2. Personal Strengths / Weakness on Task Execution a.Strengths (優勢):   Cross-Domain Knowledge: 經歷過多次組織重整與跨部門專案，非常了解公司不同單位的痛點與系統運作邏輯（從 Infra 到 RD）。   Self-Driven Learning: 具備強烈自學能力（取得 Google 數據分析認證、主動研究 Playwright Agent 等 AI 測試前沿技術）。 b.Weakness (劣勢與應對): (O) 選項 B：包裝成「依賴文件與流程」（完美結合 BDD 與 AI） 這個寫法把你的「即時對話無法及時反...

  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