本教程詳細介紹了破解驗證碼的常見策略，以幫助繞過常見驗證碼類型。這些策略包括手動輸入、使用第三方識別服務、模擬自動化登錄過程、以及復用登錄狀態等。具體驗證碼類型包括圖片驗證碼、滑動驗證碼、點擊驗證碼、行為驗證碼和復雜驗證等。破解策略涵蓋了手動輸入適合低頻驗證碼、自動化服務識別復雜驗證碼、模擬用戶行為操作、以及通過復用登錄信息減少驗證碼出現頻率。Playwright工具被用來實現多種自動化操作。

本文介紹了如何在PyCharm中結合Test Automation插件和Playwright實現自動化測試框架，以進行UI回歸驗證。通過安裝插件和Node.js，創建并初始化Playwright項目，開發人員可快速實現截圖對比功能。項目結構化后，通過編寫代碼捕獲頁面截圖，與基準截圖對比，自動化驗證頁面是否有不期望的變動。該流程提高了回歸測試效率，減少人工參與，適合開發人員和測試人員使用。

DeepSeek和Playwright的結合為自動化測試帶來了新突破。通過AI驅動的代碼生成，自動生成高質量測試腳本，提升測試效率和覆蓋率。DeepSeek能夠解析自然語言需求，生成滿足業務需求的測試腳本，并通過機器學習優化覆蓋率。實測數據顯示，與手工編寫測試相比，DeepSeek大幅降低編寫和維護時間，提高了初始和邊界用例覆蓋率。這種方法適用于復雜交互驗證、異常流測試和跨平臺兼容性場景，建議從非核心模塊試點推廣。

本文通過結合Playwright和DeepSeek，演示了如何利用AI技術將Xmind生成的高覆蓋測試用例轉換為自動化測試代碼。文章詳細介紹了從用例生成到代碼實現的步驟，包括頁面對象生成、數據驅動和異常場景擴展。針對元素定位頻繁變更、支付超時等異步場景和復雜場景覆蓋率低的問題，提供了AI驅動的解決方案，提升了用例生成效率、異常覆蓋率和維護成本。

本文探討如何使用Playwright與DeepSeek使AI理解動態網站頁面內容并自動定位元素。文章分析了動態頁面挑戰及大語言模型的局限性，提出三種解決方案：人工描述頁面功能、抓取HTML源碼輸入、錄制用戶操作流并優化。這些方法旨在提升自動化測試效率與代碼質量，適用于不同復雜程度的場景。未來技術進步可能讓AI直接理解頁面。