昨天講完 Chrome DevTools MCP（以下簡稱 CDP）能拿到 Network 和 Console，測試的驗證力跟我想像的比較靠近 所以想嘗試能不能...
借鏡前兩個工具後，會發現 AI E2E 自動化測試的每套工具都有各自的優缺點。 一開始我是用「一步到位」的標準去看它們，所以始終覺得少了什麼。但其實那兩套要套用...
從這篇開始換個方向：產品本身就是 AI，該怎麼測？ 越來越多公司開始做自己的 AI Agent 產品，客服助理、智能搜尋、內部知識問答……當你的團隊也有一個這樣...
昨天用 LangSmith 跑完一輪評估，分數都出來了。 但有一個問題一直沒解決：評估器也是 AI，它判得準不準？ 用 LLM 當裁判，就得先驗證裁判。 這...
Chrome DevTools MCP：由 Chrome 官方團隊維護的 MCP Server，讓任何支援 MCP 的 AI（Claude Desktop、VS...
看架構與邏輯不是只要在 Agent 測試才需要，在一般的測試其實也都需要才對，這樣才能真正的抓出問題。 所以一名 QA 測試能力深度，最大的區別就是是否會...
開始，AI E2E 自動化測試這一段一共走了三條路：browser-use、Chrome DevTools MCP、還有團隊自己設計的一套架構。 這篇把這十天收...
現在關於 AI 的文章很多。有人分享怎麼寫 Prompt、怎麼加快寫程式，也有人用 AI 做出很炫的小工具。這些內容都很有趣。 但我腦中想起一個畫面：每天打開相...
Prompt 是什麼 Prompt 就是你這次要對 AI 講的話。 「幫我寫測試案例」是 prompt，「請依照下列六個步驟排查這次的失敗，每一步都要列出你判斷...
2022 年，我參加了人生第一次鐵人賽，題目是《QA 三十天養成日記》，硬是撐完了 30 篇。 四年後的今天，我在開賽前，把那 30 篇在大致重頭讀了一次。...
大家都知道傳統的測試金字塔 這時代如果再多了 Agent 測試階段，測試金塔的維度就會不太一樣 AI Agent 測試要拆成三層來看，傳統測試守最底層，三層共存...
大家好！我是個目前大三的學生。在浩瀚的程式與資安世界裡，我還只是個剛起步的「新手小白」。每天看著各種黑客電影覺得資安超酷，但實際碰到那些終端機畫面和報錯訊息時，...
在 AI 時代，用各種自動化測工具 Appium、k6、pytest、Robot Framework 做出一個自動化 Demo，已經易如反掌。 跑得起來不難，難...
故事 王小明包第一支 Skill：產生測試案例。 流程七八個步驟、硬規則寫得清楚、範例也附了完整的輸入輸出。 寫完在群組裡說了一聲：「以後要列 case 的時候...
Browser-use：是一套把 LLM（大型語言模型）接上瀏覽器自動化的 Python 工具。你不用給它 XPath，只要跟它說「點登入按鈕」，它自己去畫面上...
昨天說到，AI 已經可以回答絕大多數 QA 的知識型問題。 今天來說一個王小明的故事：如果太相信 AI，就可能把一個真的 Bug 放上線。 故事如下 ▲ 那天...
前面四天，把 Browser-use 跟 Chrome DevTools MCP 各自從安裝、功能一路跑到實戰。 兩個工具都能讓 AI 開瀏覽器跑 E2E 測試...
Hooks 是在 Claude Code 生命週期的特定時間點（工具呼叫前／後、對話開始／結束等）自動觸發指定的腳本。它跟「CLAUDE.md」最大的差別在於：...
今天是我是實戰演練後的遇到狀況：同一個環境、同一支測試，我連續跑了三次，三次都成功。，但是 三次的過程完全不一樣！ 先從「跑得動」到「拿真的 TC 來跑」 我...
上一篇把 Browser-use 裝好，也跑完第一支不用寫 selector 的自動化了。 但真的要拿來跑測試，光那幾行不夠。 要跟團隊的系統、腳本長期整合，就...
今天開始換一個場景：AI E2E 測試。 傳統自動化的痛點 做自動化的人都知道成本很高，主要是：要知道元素位置在哪裡。 第一次開發 之後維護...
前兩天講的都還停留在「一個人」的層級：AI 把知識的取得成本壓到很低，但判斷答案對不對的成本一點都沒降。 今天把範圍拉大到整個團隊。 先講結論：標題所寫的問題不...
昨天畫了三條 AI 不能越過的線，其中兩條由 hook 守住，AI 繞不過。 因為有了 SKILL 這個助力，規則寫在文件裡，但現實是 我完全不知道 AI 有沒...
這篇把它落實成測試案例，講 AI Agent 的測試案例跟傳統 TC 到底差在哪、預期結果該怎麼寫、驗收標準怎麼定。 傳統 TC vs Agent TC 以前...
昨天用 Precision、Recall、F1 量出了評估器準不準。 但量出來「不準」之後，該怎麼修？ 這篇講評估器的校正手段、校正時最難的判斷，以及模型怎麼選...
30 天走下來，從 AI 輔助 E2E、AI Agent 測試，一路寫到評估器校正。 回頭看，每一篇最後都繞回同一件事：判斷力。 Day2：AI 說「這只是...
前面幾篇已知充分了解「流程有 Skill、經驗有知識庫、規則有把關」等等了 不過 AI 終究是我們在工作時的一種工具，它能大大加速流程，但終究能有效判定是否真的...
前面提到傳統 QA 有冒煙測試、回歸測試、功能測試…… AI Agent 測試也有自己的一套分類，但很容易把兩件事混在一起： 在回答什麼 例子...
經過前面的經驗，我們寫的 Skill 終於能在對的時候被叫出來了。 流程寫得清楚、硬規則也定好了，用起來很順。 然後我又會開始想：既然這麼好用，那乾脆把更多東西...
這篇先認識 LangSmith 是什麼、有哪些功能，以及最重要的兩個基本功：**Tracing（看執行軌跡）**跟 Dataset（建測試題庫）。 LangS...
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