关键词：Playwright ARIA Snapshot、AI Coding、UI 自动化测试、可访问性树、语义回归

很多 AI 项目上线前，接口回归是绿的，演示也顺利。可一到真实用户手里，还是出了事：同一笔售后申请因为网络重试被处理两次，客服看到两条退款单，订单系统的库存也被...

上个月，团队来了个新项目。测试新人小陈接了个“订单取消功能”的用例设计任务，按以往的经验，这活儿至少3天。

上个月，团队接了个电商购物车模块的改版项目。需求文档不复杂，大概十来页。测试组长看了一眼排期，皱了下眉：“按以前的节奏，光写用例就得3天。”

很多企业做完 AI Agent Demo 后，才遇到真正难的问题：为什么它给出了一条错误报价？它看过哪些资料？调用了哪个工具？这次变更究竟该回归哪些场景？

周五傍晚，研发把一个 PR 丢进群里：“AI 辅助改完了优惠计算逻辑，47 个文件，单测全绿，麻烦测一下。”

回归集全部通过：它能识别订单号，能解释退款规则，也能在大多数对话里正确回答“已为您发起退款”。但真正危险的缺陷不在答案里——某次会话中，它在身份核验完成前就调用...

他们团队三月份接了个大模型，做了个"智能客服 + 内部知识库问答"。上线前老板把验收的活儿丢给他："你给这套 AI 功能出个测试方案。"他愣是卡了两天写不出来—...

这位老哥是认真做过团队实践的，观察写得很扎实。提测质量肉眼可见地下滑，需求做漏了，单位时间里测试捞出来的 bug 反而变多，最后测试团队加了 23% 的人，还是...

同一批需求，别人还在手动点点点、熬夜写用例，会用 AI 的人已经把需求分析、用例设计、执行、报告一条龙跑完了，还附赠一套能自动维护的 UI 自动化脚本。

AI 就会自动完成：需求分析 → 页面探索 → 用例设计/评审 → 测试执行 → 报告输出 → UI 自动化脚本生成，整个过程在对话里实时可见，哪里不满意直接让...