本文介绍Dify工作流引擎如何作为大厂测试基础设施的核心，通过可视化编排与AI能力集成，显著提升测试自动化效率。结合具体案例，展示其在接口测试、数据生成等场景的最佳实践，为企业智能化测试转型提供完整方案。

本文介绍如何通过Playwright与MCP协议结合实现AI驱动的自动化测试。该方案利用自然语言指令替代传统脚本编写，通过智能体解析需求并操作浏览器完成测试任务，显著降低技术门槛并提升测试效率。

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字节跳动开源AI智能体平台Coze（含Studio开发工具+Loop运维系统），仅需2核CPU/4GB内存即可本地运行，48小时GitHub星标破9000。本文提供10分钟极速部署指南，涵盖Docker配置、模型服务调优及Qwen模型切换实战，零成本实现商用级AI开发，彻底降低智能体创作门槛。

MCP协议正成为AI智能体连接外部工具的核心标准，支持Claude、Cursor等模型无缝调用私有数据库、本地命令及云服务。本文详解两种主流搭建方案，帮助开发者快速构建工具扩展引擎，实现无需修改核心代码的AI能力拓展。

本文介绍测试智能体与Jira集成的四种方案：从基础API同步到全链路CI/CD融合。通过自动化结果反馈、智能解析工单及工作流编排，实现测试任务从触发到验证的闭环管理，有效提升质量保障效率。

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本文介绍如何通过Playwright MCP实现AI驱动的自动化测试。该方案将浏览器操作封装为自然语言指令，利用MCP协议连接AI与测试工具，显著降低脚本编写门槛，提升测试效率与适应性，推动UI测试向智能化转型。

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本文介绍如何利用Dify工作流与大语言模型结合，构建自动化测试数据生成方案。通过可视化编排实现批量生成符合业务规则的仿真数据，有效解决测试数据准备效率低、真实性不足等问题，大幅提升数据构造的智能化水平。