软件测试正经历一场深刻的技术革命。AI，尤其是以GPT、通义千问、文心一言、Claude等为代表的大语言模型（LLM），开始广泛介入测试流程：从需求分析、测试用例设计，到脚本生成与测试报告撰写，AI的身影无处不在。

如果你从事测试自动化，请注意。使用 MCP 在测试自动化中的一个绝佳示例是，MCP 使大语言模型（LLMs）能够通过结构化的可访问性快照与 Web 应用程序交互，而不是依赖于视觉像素或计算机视觉技术。

今天，就让我们一同探索如何借助 DeepSeek 与 Python 的 pytest 框架，实现测试用例的智能生成，从而大幅提升测试效率。

本文将用DeepSeek+LangChain+DeepDiff 搭建一个自动化测试数据对比工具，可以智能生成SQL、自动化对比数据并生成HTML报告，助力测试工程师一键完成繁琐的数据测试对比工作。

上次写 AI 和 MCP 的文章后，好多人私信问：“想自己开发工具，但大模型接口收费太贵，有没有免费的路子？” 其实我折腾工具这些年，早就摸透了零成本调用的门道 —— 不管是用大厂的免费额度，还是把开源模型装在自己电脑上，都能实现 “白嫖”。今天就把亲测有效的方法掰开揉碎了说，新手也能跟着弄。​    

在快节奏的软件开发领域，大规模交付高质量应用始终是一项挑战。传统测试自动化虽然功能强大，但常面临动态用户界面、不稳定测试和耗时的脚本维护等难题。生成式AI（GenAI）与Playwright MCP（模型上下文协议）——这对改变游戏规则的组合，正在重新定义现代测试自动化。

在当今数据驱动的世界里，无论是数据抓取还是Web UI自动化测试，传统方法的局限性日益显现。面对复杂的网页结构、动态内容更新以及不断升级的反爬策略，开发者们常常感到束手无策。然而，随着DeepSeek、PyTest和Browser Use等先进技术的融合应用，一种全新的智能自动化解决方案正在彻底改变这一现状，为各行业带来了前所未有的效率提升和创新可能。

软件测试工作正从“人工密集型”向“智能密集型”快速演进，如何将DeepSeek深度集成到测试全流程中，实现测试效率的指数级提升？本文将结合具体场景，从测试方案设计、测试用例生成、测试执行优化、测试报告分析四个维度，拆解DeepSeek的落地实践，并附可复用的代码示例。

在UI自动化测试领域，Selenium一直是无可争议的王者，但其陡峭的学习曲线和复杂的代码维护成本让许多测试团队望而却步。而今，通过Dify的可视化工作流与Selenium的强大驱动能力相结合，我们找到了一条通往UI自动化测试的捷径——无需编写繁琐代码，通过拖拽即可构建复杂的UI测试场景。

本文将为你带来一份零基础的保姆级教程，手把手教你如何利用 Playwright MCP 实现小红书图文的无人值守自动发布。