課程介紹
Playwright 已成為現代 Web UI 自動化測試的重要工具，而 AI Agent 的加入，也正在改變測試案例設計、腳本生成、驗證與除錯的工作方式。
當測試腳本可以更快速地產生後，真正需要建立的，是一套清楚的測試設計與執行流程：如何從業務流程界定測試範圍、拆分 Test Scenario 與 Test Case，並明確定義前置條件、測試資料、操作步驟與預期結果。
課程將從實際業務流程出發，建立 Suite、Scenario 與 Case 的基本層級關係，學習如何裁切 UI Smoke Test，並將測試案例整理成可執行規格。接著透過 Playwright CLI、Skill 與 Playwright Test 建立可重複執行的 UI 自動化測試，並使用 AI Agent 協助生成、審查與修正測試腳本。
進一步也會涵蓋 DOM、Locator、Assertion、Auto-waiting、Page Object Model（POM）、Fixture、測試資料隔離與團隊測試流程，並透過 Screenshot、Trace Viewer 與 HTML Report 進行失敗診斷與 Evidence 分析。
課程以「Pet Shop 寵物購物系統」的購物主流程作為貫穿案例，從業務流程、測試案例、Playwright 自動化一路延伸到失敗診斷與可維護測試架構，建立一套能實際套用於開發與測試工作的 UI 自動化測試流程。
課程要點
課程目標
- 理解 UI 自動化測試的定位與適用範圍
- 能從業務流程界定測試情境與測試案例
- 能建立可重複執行的 Playwright 測試腳本
- 能使用 AI Agent 輔助生成與審查測試腳本
- 能透過測試證據診斷失敗原因
- 理解 POM、Fixture 與可維護測試架構
- 能處理測試資料、隔離與團隊測試流程
課程特色
- 使用完整購物系統案例貫穿演練
- 提供完整範例專案與測試腳本
- 提供課後錄影，方便反覆練習
- 結合 AI Agent 協作與操作示範
- 涵蓋從案例設計到團隊導入的流程
課程大綱
| 單元 | 內容重點 |
|---|---|
| 一、UI 自動化測試定位與測試策略 |
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| 二、Playwright 開發環境、工具鏈與案例情境 |
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| 三、從業務流程界定測試情境與測試案例 |
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| 四、Playwright 基礎操作與實務應用 |
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| 五、Playwright UI 操作模型與核心腳本能力 |
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| 六、AI 輔助 Playwright 測試腳本生成與驗證 |
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| 七、測試失敗診斷與證據驅動修正 |
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| 八、Page Object Model 與可維護測試架構 |
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| 九、團隊 UI 自動化測試環境建置與流程 |
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| 延伸單元：DOM 與 Jev 決策輔助 |
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適合對象
- Web 開發者與 QA 工程師
- 已接觸 UI 自動化測試者
- 想導入 AI Agent 輔助測試者
- QA 團隊與技術管理職
講師簡介
Kenming Wang
資深軟體講師、軟體架構師、大型系統開發顧問、設計模式專書作者。
專精於軟體架構（Soft Architecture）、AI Agent 開發工作流、開發工具整合與相關應用技術、軟體設計思維（Soft Design Thinking）、企業級系統開發，以及系統需求分析與結構設計。