Kite Fly

 你可以用 Claude Desktop 或是其他的 MCP client 操作，並且 1.安裝 Playwright MCP – 讓 AI 控制瀏覽器 2.安裝 filesystem MCP – 讓 AI 讀寫你電腦的檔案 （這兩個 MCP 都是各自官方開發的，安全問題相對比較小, but still use at your own risk!） 所以例如你可以叫 AI 幫你讀網站，彙整你想要的資料，並寫到你的電腦。這還有幾個厲害的地方 1.講人話就好 2.你身為人類可以介入，可以共同操縱瀏覽器，可以跟 AI 來回對話達到你想要的 例如你中途手動登入，人腦證明你不是機器人 Playwright MCP Server: Installing and getting started in VS Code https://www.youtube.com/watch?v=4SyYaDTR_Uc&ab_channel=ExecuteAutomation https://ywctech.net/ml-ai/playwright-mcp-crawler/

  而微軟出了 Playwright MCP 以後，你就可以很方便地利用 AI 用他去操作網頁，不需要寫程式 所以例如你可以叫 AI 幫你讀網站，彙整你想要的資料，並寫到你的電腦。 https://www.youtube.com/watch?v=5knmhGep2o4&ab_channel=ExecuteAutomation Playwright MCP Server: Installing and getting started in VS Code https://www.youtube.com/watch?v=4SyYaDTR_Uc&ab_channel=ExecuteAutomation

  透過 Playwright 使用Cucumber BDD 風格和Gerkin 語法, 不須額外使用Cucumber JS .而是直接使用Playwright 優點 Playwright-BDD 是由 Vitaliy Potapov 开发的一个开源项目，它可以自动将 BDD 场景转换为 Playwright 测试 https://www.testwo.com/article/2060 https://blog.csdn.net/gitblog_00040/article/details/139820340

 使用chatgpt4结合playwright进行智能化ui自动化测试 1. ChatGPT 自動化生成 "簡易的"  Playwright 程式 今天发现有人推荐了一个使用 chatgpt4 生成 playwright 代码的测试工具BrowserGPT 原理分析 大致看了一下，执行的流程是这样的，代码在 这里 获取初始化的 url，打开 chrome 浏览器，跳转到这个 url 在命令行里启动 prompt，也就是给用户一个输入的 ui 初始化 openai 的 api 写个死循环，每次用户输入之后调用 doAction 函数 在 doAction 函数里简化当前页面的 dom 元素 将简化过的 dom 元素传给 chatgpt，让 gpt 根据 playwright 的示例生成代码 执行 chatgpt 生成的代码 一句话描述就是把当前的网页的 html 减肥一下，把页面的 dom 和用户的命令传给 ai，让 ai 生成 playwright 代码，最后执行 ai 生成的代码。 可能会遇到的问题 这个工具目前看来实用性是有限的，这是因为当前时间节点，也就是 2023 年 10 月份，ai 可能会存在下面的问题 输出不稳定。同样的提示词可能每次生成的代码是不稳定的，不过之前看到 openai 的 dalle 3 提示词洋洋千言似乎每次得到的结果都很稳定，估计后面的模型在输出稳定性上会有极大的提升，另外好的提示词也能提升输出的稳定性； 无法生成最新 api 的代码。playwright 的 api 变化很快，我记得半年前写的一些代码现在就可能跑不起来了，不过因为 gpt4 的训练内容并不是最新的，所以生成的代码可能是基于旧的 api，有点鸡肋。不过如果是生成 selenium 的代码的话可能实用性会更强一点，毕竟 se 的主要接口这些年都没怎么变过； https://playwright.itest.info/blog/playwright-and-chatgpt4/

  1.在测试自动化中利用 ChatGPT 在本节中,我将向你展示 ChatGPT-4 如何显著简化我的编码实践。它帮助我找到错误消息的解决方案,将代码片段从一种编程语言转换为另一种,甚至仅根据几个输入和预定义的输出就能提出函数原型。 2.将想法和代码片段转换为 TypeScript 3.通过 ChatGPT 将 Playwright 与 GitHub Actions 集成 4.使用 ChatGPT 进行错误处理 5.探索 ChatGPT 集成的协同效应和挑战 =>不確定是否 chatGPT是對的 https://playwright.itest.info/blog/elevating-automated-testing-playwright-meets-chatgpt/

  NotebookLM 介紹:  NotebookLM :簡單來說， NotebookLM 是 Google 推出的一款 AI 驅動的筆記工具，背後由強大的 Gemini 1.5 Pro 模型支撐。但別以為它只是個高級記事本，這東西可厲害多了！ 它就像是一位 24 小時待命的超級助理，不僅能幫你整理筆記、消化文件，還能生成 Podcast 讓你隨時學習。最酷的是，它允許你將 AI 應用到你自己的資料上。 核心功能: 1. 資料統整與 AI 個人化指南 上傳資料後， NotebookLM 會自動生成「筆記本指南」，包括摘要、常見問題、學習指南、目錄、時間軸等。 2. 智能問答與分析 你可以像跟真人對話一樣，針對上傳的資料提問。 3. 多媒體支援 不只是文字檔， PDF 、 Google 文檔、簡報，甚至 YouTube 影片和音訊檔案都能處理。 4. 文字生成與創意激發 無論是寫技術文檔、項目提案，還是市場分析報告， NotebookLM 都能幫上忙。它甚至可以幫你生成程式碼片段，對開發者來說簡直是福音。 5. 語音摘要   Audio Overview 這可能是最酷的功能了。 NotebookLM 可以把你的筆記或研究內容轉換成 Podcast 形式的音訊檔案。 6. 心智圖（Mind Maps） 心智圖功能於 2025 年初推出，能將上傳的資料視覺化整理成分支圖形， NotebookLM 實作測試:  https://notebooklm.google.com/notebook/676c96f2-5a70-4b09-832c-65b238014aa9?_gl=1*1mq96co*_ga*MTAxMDcwMDUzMi4xNzUyNzYyNzE3*_ga_W0LDH41ZCB*czE3NTI3NjI3MTYkbzEkZzEkdDE3NTI3NjI4NDgkajYwJGwwJGgw&original_referer=https:%2F%2Fnotebooklm.google%23&pli=1 比較 相比 ChatGPT NotebookLM 的最大優勢就是 Source-grounding 。 所有答案都有明確的資料來源 ，這在做研究或寫報告時特別有用。此外， NotebookLM 能處理多種格式的資料 ，包括...

 https://testautomationu.applitools.com/playwright-advanced/ In chapter 1,  Authentication and see how to store the sign in state to be able to reuse it and make the test faster. In chapter 2,  Dynamic Page Objects  - a way to simply create page objects for whichever scenario you need and also,  how to use Fixtures to speed up and reuse flows in your tests. In chapter 3,  API interaction, and ways to use the APIs to help with data creation and management. In chapter 4,  more ways of Data Management through JSON files, APIs, and even mock responses. In chapter 5,  Visual Regression with Applitools and learn ways to make our tests more efficient. And finally, in chapter 6,    Continuous Integration and Observability , ways to add our tests to the pipeline and inform the whole team whenever our tests fail.

目前E2E Mock情境: 1. API 請求與回應 Mock (未) 2. 資料庫查詢與儲存 Mock  3. 外部系統與微服務 Mock  4. 前端與後端互動 Mock (未)  5. 第三方服務（如電子郵件、簡訊、通知）Mock (未) 6. 第三方檔案服務（如 S3、FTP、雲端儲存）Mock   在 E2E 測試中，Mock 是指模擬或替代外部系統、服務或資源，確保測試環境穩定且可控。以下是 E2E 測試中常見的 Mock 情境以及應使用的 Mock 工具： E2E Mock情境 1. API 請求與回應 Mock 情境： 測試系統中的某一部分需要調用外部 API（如第三方支付、地圖服務、天氣 API），但這些 API： 可能會有費用（付費 API）。 可能會限流（API Rate Limiting）。 回應時間不可控（延遲/超時）。 測試環境中無法連接。 推薦工具：WireMock：Java Mock 服務框架，支援 HTTP/HTTPS API 模擬，並可輕鬆設定回應狀態、延遲和錯誤情況。 MockServer：Java Mock 服務工具，支援動態 API 模擬和 HTTP/HTTPS。 Karate Mock Server：內建於 Karate 框架中，快速建立 API 模擬，並支援 GraphQL、SOAP。 推薦工具： WireMock：Java Mock 服務框架，支援 HTTP/HTTPS API 模擬，並可輕鬆設定回應狀態、延遲和錯誤情況。 MockServer：Java Mock 服務工具，支援動態 API 模擬和 HTTP/HTTPS。 Karate Mock Server：內建於 Karate 框架中，快速建立 API 模擬，並支援 GraphQL、SOAP。 實務應用： 模擬第三方支付 API（成功/失敗/超時）。 模擬 Google Maps API 回傳地理位置。 模擬電子郵件服務 API（SMTP）。  2. 資料庫查詢與儲存 Mock 情境： 測試系統需進行資料庫查詢或儲存，但： 測試數據需保持固定，避免受測試影響。 資料庫伺服器負載可能影響測試穩定性。 測試期間不希望實際修改資料庫數據。 推薦工具： H2 Database：嵌入式 Java 資料庫，模擬 MySQL、Po...

  Karate  Karate 是一种 API 测试框架，其独特之处在于它不依赖通用编程语言，而直接使用基于 Gherkin 的语法编写测试。 Karate 使用一种领域特定语言，来描述基于HTTP的API测试。 1.著重在後端Java API mock 的測試. 2.轻松实现自动API测试.   3.基于 java 进行运行和扩展。 4. 支持使用 cucumber 的 feature 直接编写测试用例，使用Gherkin, 也就是 可以直接用 given，when，then 的 BDD 格式编写用例并且执行。  介紹: https://blog.csdn.net/NHB456789/article/details/139030527 功能: https://testerhome.com/articles/37241 功能&  Html网页版的报告 https://cloud.tencent.com/developer/article/2166222  https://blog.csdn.net/ouguangqian/article/details/115940368 Karate API测试: https://zhuanlan.zhihu.com/p/266262800

  1. google 免費版 對各行各業的衝擊, 澳洲要求收費 2. 大數據沒落, 拿握數據的掌握全, 因為個資化 , 3. 區塊鏈崛起 , 比特幣, 利用區塊鏈經濟, 有正本和副本技術, 無法被無限複製出去, 因此這東西就會產生價值 4.NFT 利用.區塊鏈技術, 讓藝術作品有正本和副本, 讓藝術作品數位化, 讓畫在數位世界是獨一無二的 PS: NFT是取自「Non-fungible token」的字首，直譯為「非同質化代幣」。由於數位資訊可以複製，過去一般都認為可輕易取代，但現在利用區塊鏈技術，使得數位作品具有獨一無二的價值，也就是無法被取代。此外，不僅是藝術作品，將擁有獨特價值的物品NFT化的情況，相信今後會持續增加。 4.資料原本是 中心化, 但現在是 去中心化, 區塊鏈起來, 之前集中在某處, 現在個資問題,資料散落各地.因為個資化, 很多資料無法任意拿, 資訊和安全問題 5. 資料有價化 , 資料不能任意複製貼上 6.google 資料中心 需要很多水電. 7.虛擬和現實結合 8. 元宇宙- 現實世界有的, 在虛擬世界也要有, ex: 天雨遊戲, 就是3D 人生, 買賣和探險, 開拓自己的遊戲地盤人生, 就是一直挖礦, 在把虛擬世界財富, 兌換成現實世界真正的財富(錢) 我們不再是免費世界, 因為資料不能隨便給人, 個資化 https://edow.blog/book-summary-life-after-google/?fbclid=IwY2xjawJ_MrBleHRuA2FlbQIxMQBicmlkETEzSkttM1MzMTdIdk5jaHpaAR5h6GxoqSTX8lP8U9M1Lr3V8Z0hKA7d7vrQhcb5fn_S59MXHUMBKzAK42jplQ_aem_zf1oMT--9l-54LlQNV858A

  一.   成功團隊的建立 1.       職場工作者難以更上一層樓的原因 , 往往不是缺乏專業技能或不夠勤奮 , 而是無法有效團隊合作 . 2.       好的團隊需要 目標 . 願景明確可執行 . 3.       士氣凝聚 4.       意見無法溝通和討論 . 激發更好意見 5.       Together everyone achieve more 1+1>2 6.       五大障礙 :1. 喪失信賴 2. 害怕衝突   3. 缺乏承諾   4. 規避責任   5. 忽略成果 7.       社會隨時在變 . 能夠掌握是自己 ( 自我管理 ) 8.       平常為自己做口碑 9.       留在這 . 自己內心要夠強大 . 知道自己為何而戰   二.   打造職場定位和價值 1. 我是溫和苦幹型 : 好的頃聽者 . 種團隊合作 . 工作細節 . 但害怕決定 . 不喜衝突 ð   試著往前推進 , 多包裝自己 ð   改善 : 多說話 . 發表意見 , 多行銷自己 . 從小事練習做決定 2. 我在大家印象中應該是 勤奮 . 認真 . 負責 3. 要經營自己形象 4. 當責 : 對成果負責 . 負完全責任 . 要扛起對情緒和溝通負責 . 創造雙贏 5. 當則是找方法 . 而非找理由 6. 當責者要問建設性問題 . 非 ”Why 是我 ” , 要問要如何做 . 把焦點放在行動上 Ex:     X 受害者 : 為什摩 倒楣貨 會在我身上        ...

  模型上下文協定（ Model Context Protocol, MCP ）是 AI Agent (AI助理)技術發展的重要突破，解決了 AI 無法存取外部數據的瓶頸， https://www.ibest.com.tw/news-detail/what-is-mcp/ 指令 有MCP之前 有MCP之後 幫我整理銷售報表 AI 只能說：「請給我數據，我幫你分析。」 你還得自己打開 Excel 上傳。 AI 通過 MCP 連接到你的檔案系統，打開 Excel，整理數據後生成圖表，直接回傳給你。 幫我寫好回覆內容寄信給客戶 好，已經寫好了內容，但我沒辦法寄給客戶。請打開Gmail自己寄吧! AI 通過 MCP 調用 Email 服務，自動起草並發送郵件，同時在 CRM 中更新客戶狀態為「已聯繫」 幫我關燈 我無法連接到你家的燈具，但你可以自己走到開關前面，把燈關閉。 AI 通過 MCP 連接到智慧家庭系統，執行關燈指令，並回覆：「燈已關閉。」   MCP 的架構包含幾個核心部分： MCP 管理員 (Host)：像是一個指揮中心，負責管理 MCP Client與Server的連線。例如，Claude Desktop就是一個 MCP 管理員，它能夠讓Client透過MCP存取你的本地資料庫和本地工具。 MCP 用戶端 (Client)：負責 AI 和 MCP Server之間的溝通，包括傳送AI指令到MCP Server內，以及接收MCP Server回傳的訊息。 MCP 伺服器 (Server)：負責管理本地資料庫要輸出的內容指令(如新增、修改、刪除都是一條不同的指令)，讓Client可以自選指令來運作。這些指令包括可以讓 AI 讀取資料庫、存取檔案，甚至與網頁互動。 本地資料 (Local Data Sources)：自己電腦內的資料，如資料庫、檔案、軟體等 遠端資料 (Remote Services)：網路上的資料庫，如Google Drive、One Drive內的資料 AI Agent与MCP框架入门 https://www.youtube.com/watch?v=uWMC4-dNTY0

 https://www.youtube.com/watch?v=becvdQ9uW1g&ab_channel=%E7%BE%8E%E8%82%A1%E5%A4%A2%E6%83%B3%E5%AE%B6-%E6%96%BD%E9%9B%85%E6%A3%A0  https://www.youtube.com/watch?v=UdGt8olw4MA&ab_channel=%E7%8E%A9%E8%82%A1%E7%B6%B2%E6%A5%9A%E7%8B%82%E4%BA%BA https://roo.cash/blog/stock-pledged-loan-maintenance-rate/

 https://www.youtube.com/watch?v=rAec3mZFhF0&ab_channel=AutomationStepbyStep