RunaCase

AI让研发提速后，测试工程师真正需要补齐的不是更多用例和自动化脚本，而是可解释的质量判断能力。本文提出发布前必须回答的关键问题、四步质量判断法、测试报告从结果记录升级为风险说明的写法，以及三个可立即落地的改进动作和让AI评审测试方案的正确用法，帮助测试同学在AI时代真正提供发布决策价值。

同一个页面让AI看一次,Token成本可能相差100倍——差距不在工具好坏,而在底层架构。本文系统拆解浏览器自动化的六条技术路线:CDP直控、无障碍树、截图识别、云浏览器、反检测和AI原生,讲清每条路线的架构原理、能力边界与适用场景,帮你在面对新工具时快速判断选型。

浏览器自动化工具很多，但底层主要只有 6 条技术路线：CDP 直控、无障碍树、截图识别、云浏览器、反检测和 AI 原生。理解它们的架构差异，才能判断不同工具的成本、能力边界和适用场景。

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