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告别重复操作!我要吹爆这两个开源浏览器自动化神器

作为一个天天和浏览器、自媒体和代码打交道的创业者,这两个工具真的把我惊艳到了!

一个是颜值与实力并存的 OpenDia,一个是功能强大的 Chrome MCP Server

无论你是做自动化发布、数据采集,还是逆向分析、安全测试,今天这篇一定对你有用。

UI自动化测试框架:Playwright 官方教程(三)—— 架构与通信机制

一、Playwright 架构

  1. 浏览器和驱动程序的连接: Playwright 通过与浏览器的 DevTools 协议(Chrome DevTools Protocol,CDP)进行通信,控制浏览器的行为。每个浏览器实例(如 Chromium、Firefox 和 WebKit)都有一个对应的驱动程序,用于与 Playwright 的 API 交互。

自动化测试的局限性:为什么它并非万能?

在软件开发领域,自动化测试已经成为提高效率、保证质量的重要手段。它可以快速执行大量测试用例,减少人工测试的工作量,并能在回归测试中发挥巨大作用。然而,自动化测试并非完美无缺

UI自动化测试框架:Playwright 官方教程(二)—— 异步与动态定位

在上一篇中,我们已经安装好 Playwright 的运行环境,并对其进行了简单的介绍,本文将进一步介绍playwright 的高级特性。


一、同步与异步

Playwright初学指南 (1):环境配置与第一个自动化脚本

一、Playwright 简介与核心优势

Playwright 是微软开源的现代化 Web 自动化工具,支持

Playwright基础入门篇 (1) | 环境搭建与首个自动化脚本

一、Playwright 简介与核心优势

Playwright与PyTest结合指南_pytest 中文

Playwright与PyTest的结合,为Web自动化测试带来了强大的动力。它让你既能利用Playwright现代、跨浏览器的自动化能力,又能借助PyTest成熟测试框架的结构化、可扩展性来高效管理和组织测试用例。我会带你了解如何将这两者结合使用。

为了让你快速上手,我先用一个流程图来概括Playwright与PyTest结合使用的核心步骤和关键配置:

UI自动化测试框架:Playwright 官方教程(四)—— Playwright MCP

一、简介

Playwright MCP 是

如何使用Python的unittest框架进行自动化单元测试

在现代软件开发中,自动化单元测试已经成为保证代码质量和项目稳定性的重要手段。Python作为广受欢迎的编程语言,其内置的unittest框架为开发者提供了强大而便捷的测试解决方案。本文将深入探讨unittest框架的核心概念和实践应用,帮助开发者掌握这一重要工具。

unittest框架概述

unittest是Python标准库中的单元测试框架,无需额外安装即可使用。它基于经典的xUnit测试框架设计理念,提供了完整的测试基础设施,包括测试用例组织、断言验证、测试执行和结果报告等功能。unittest的设计哲学强调测试的独立性、可重复性和自动化执行。

MMBench-GUI:跨平台AI动手能力测试框架!

7月25日,《MMBench-GUI:层次化多平台评估框架用于GUI代理》新研究提出了MMBench-GUI,这是一个多平台、多层级的 GUI代理能力测试系统。 MMBench-GUI测什么?它分了4个层次,逐步拔高挑战[一] GUI内容理解:能不能看懂界面上的字和图标?[二] 元素精准定位:找对按钮了吗?点对地方了吗?[三] 任务自动化:能否执行如“打开+编辑+保存”的复合操作?[四] 任务协作:多个App间跳转协作,AI能搞定吗? 引入创新指标EQA很多模型完成了任务,但做了大量“废操作”? 就像一个人绕了好几圈才找到厕所……于是 MMBench-GUI提出了新指标 EQA(Efficiency-Quality Area),不仅看你“完成没有”,还看你“做得高效不高效”! 实验怎么做的? 用真实App截图(不是模拟!) 涵盖全平台:Win / Mac / Linux / Android / iOS / Web 对每一个截图界面都加了标注,精准打点 任务设计参考了多个权威数据集,例如WebArena、WindowsAgentArena、OSWorld等 涵盖100+常见桌面+移动任务,细粒度评估每个模型 哪些模型被测试了?测试模型包括多个GUI领域的代表:模型名称→特点UI-TARS-72B-DPO→定位能力优秀UI-TARS-1.5-7B→轻量高效的桌面代理InternVL3-72B→多模态理解强测试发现,最关键的不是语言模型的理解能力,而是“视觉定位”的精准性! 点错位置 → 一切都白搭 冗余操作 → 效率低得吓人 发现了哪些问题? 当前GUI代理的通病: 点错按钮(无法精确定位) 没记性(缺乏上下文记忆) 做事啰嗦(多余步骤太多) 动作空间太小(缺乏灵活性) 跨平台泛化差(只能适应特定平台) 哪怕任务最终完成了,整个过程常常绕远路,浪费大量操作步骤。 那该怎么改进? 想让 AI 更像“数字员工”而不是“指令机器人”,必须: 引入 模块化定位系统 加强 长上下文记忆与多工具配合 优化 提前终止机制,避免不必要操作 打造 跨平台泛化能力(别只会在Win系统上干活) 一句话总结:MMBench-GUI 把 GUI 代理的“动手能力”从表面理解推向实战细节,是所有做“可执行AI”项目的必备测试!
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