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xuelang 13 小时 45 分钟前
试了一圈,没发现有啥能用的
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loloX 13 小时 33 分钟前
换个思路呗,你让 AI 给更新自动化测试的脚本。把两个版本不同的 HTML 代码都喂给 AI ,让 AI 发现差异,然后更新旧的脚本。
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lmh555168 13 小时 31 分钟前 via Android
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Sh1xin OP @loloX 我是做业务流程自动化,不是测试自动化。比如现在有一个业务需求是登录系统 A ,然后点击菜单栏"信息录入",然后在出现的表格上面把 excel 信息录入进去。
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loloX 13 小时 27 分钟前
但是落实到结果难道不都是编写自动化脚本吗?
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kxg3030 13 小时 25 分钟前
使用模拟浏览器操作都比使用 mcp 快,我只用 mcp 来做逆向
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SuperDaniel313 12 小时 37 分钟前
https://github.com/SuperDaniel-cn/anbao-scripts
来试试吗?我刚发的版 ![]() MCP 我尝试集成过了,拿来玩儿是没问题,但是想拿来干活基本上不可能。自动化脚本的一大特点就是要求稳定性,AI 这个阶段谈稳定性太早了。 换一个思路,用 AI 来编码,然后快速出脚本,这样稳定性和效率就可以兼得了。 |
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Sh1xin OP @SuperDaniel313 这不就是传统 RPA 的业务场景
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chaoshui 12 小时 19 分钟前
不如换个思路,让 LLM 帮你写代码,LLM 真要替代传统的 RPA ,使用成本和稳定性是绕不过去的两大难题
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SuperDaniel313 12 小时 5 分钟前
@Sh1xin #8 LLM 不是烧 token 的问题,是稳定性的问题。
如果你是想 LLM 能像实习生一样,多教几次就能熟练、稳定的执行指令,现阶段不可能啊。LLM 参与自动化任务本身就是最大的不稳定因素,这和自动化要求的稳定相违背的,更别提高效了。 LLM 要反复试错才能解决问题,这在编码领域已经充分验证了呀,一句话丢给 LLM ,等会来看项目已经是一坨屎了,只有时刻盯着才能把项目写出来。只能提效,如果稳定性稍差,反而降效。 业务场景如果要引入自动化往往已经是稳定的业务流,在追求高效了。这不是探索性质的任务。 比如你当前的困境是网页元素变动导致脚本失效,想引入 LLM 来做代替。 这个方案我尝试过,纯脚本或者纯 LLM 都有各自缺点,混合型是不错的路子,比如脚本无法继续的时候,调 LLM 出来救场。LLM 此时的作用是拟人进行高级决策判断。想法蛮好的,但只要用过几次就知道,理想和现实的差距还是蛮大的,最终我放弃集成了。 业务问题就用业务方式解决,技术还没到这个阶段的时候,引入这种不完善的技术反而让业务开展充满阻碍。 LLM 在当下这个场景里,快速编码是更具备价值的能力,你的脚本失效,如果往常需要更多时间来编码,现在用 LLM 只需要自己定位问题,想好解决思路,然后让 LLM 编码,你来快速交付。这样就能更大程度的发挥业务价值,否则 LLM 真能代替你了,那下岗也不远了。 |