本文通过三个典型场景（基础功能测试、复杂业务流程和API接口测试），展示了如何利用优化提示词让AI生成高质量测试用例，并能发现人工容易忽略的边界条件。

GPT-5正式发布，在多项基准测试中表现优异。在SkateBench测试中，识别准确率达98.6%，远超其他模型。该模型具备工具调用解释能力，代码生成专业度高，并注重安全伦理。GPT-5运行高效，9秒完成SkateBench评估，开发体验显著提升，能精准理解执行指令。其推出标志着AI应用模式的转变，为开发者带来生产力提升，同时也带来人机协作的新挑战。

本文通过三个典型场景（基础功能测试、复杂业务流程和API接口测试），展示了如何利用优化提示词让AI生成高质量测试用例，并能发现人工容易忽略的边界条件。

在Selenium框架中集成AI视觉能力的实践经验，通过计算机视觉和自然语言处理技术，使自动化测试不再依赖脆弱的元素定位器。对比传统脚本与AI脚本在UI频繁变更场景下的表现。总结使用中的常见问题（如元素歧义、性能开销）及解决方案。

本文介绍如何利用AI视觉技术增强Selenium测试框架，通过多模态模型让自动化测试像人类一样看懂页面元素。详细演示了构建AI_Locator类的完整过程，包括截图处理、API调用和结果解析，实现用自然语言描述定位元素。该方法可显著降低因UI变更导致的维护成本，但需权衡执行速度、API成本和隐私问题。

作为一个在互联网测试行业工作了多年的牛马，我见证了人工智能从一个遥远的概念，到如今成为我们工作中触手可及的工具。但我也发现，很多人对AI的态度是“想用，但不知从何用起”，或者是“用了，但效果不佳”的情况。之前为了减少不必要的工作量，我花大部分时间在项目中琢磨如何利用AI来提效，踩过了不少的坑，但也总结出了一套行之有效的方法。它的输出质量依赖于你的输入，你对业务和技术的理解越深，就越能引导它给出高质

如何利用AI提升接口自动化测效率。文章指出传统测试存在三大痛点：用例设计耗时、脚本编写重复、维护成本高。最后介绍了多轮对话调教、工具集成、提示词库等进阶技巧，强调AI能帮助测试人员从执行者转变为设计者，实现价值跃迁。