Playwright + LLM + MCP w testach API i UI

Playwright + LLM + MCP: Wykorzystanie AI do testów API i UI

Cel szkolenia

Szkolenie łączy Playwright z narzędziami programistycznymi AI, takimi jak GitHub Copilot i Cursor, za pomocą Model Context Protocol (MCP). Uczestnicy wykorzystują wywoływanie narzędzi oraz Retrieval-Augmented Generation (RAG) w testach eksploracyjnych i automatyzacji UI oraz API, mierząc zarówno oszczędność czasu, jak i ryzyko.

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił:

• Wyjaśnić, czym są tool calling (function calling) i RAG oraz jak wykorzystać je w testowaniu.
• Opisać rolę MCP i jego architekturę w ekosystemie Playwright.
• Przeprowadzić sesję testów eksploracyjnych wspieraną przez LLM.
• Generować i utrzymywać testy Playwright (UI i API) z pomocą AI.
• Ocenić, kiedy AI realnie skraca czas pracy, a kiedy zwiększa ryzyko.

Zakres tematyczny

1) Nowoczesne techniki LLM

• Podstawy LLM (jak działają narzędzia typu ChatGPT)
• Tool calling / narzędzia: łączenie modelu z zewnętrznymi możliwościami
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): poprawa jakości odpowiedzi dzięki dokumentacji
• AI agenci: koncepcje, teoria i zastosowania

2) MCP i Playwright

• Architektura serwera MCP
• Instalacja, konfiguracja i integracja z Playwright (JS/TS)
• Przegląd API: snapshoty dostępności, nawigacja i akcje na elementach

3) MCP w praktyce testowej

• Testy eksploracyjne sterowane promptami
• Generowanie przypadków testowych na podstawie user stories

4) Automatyzacja testów z AI

• Zastosowanie Copilota / Cursora w automatyzacji
• Połączenie Copilota lub Cursora z MCP: „prompt → kod → uruchom → napraw”
• Warsztaty praktyczne:
  • Automatyzacja testów REST API w Playwright
  • Automatyzacja testów UI z MCP + Playwright
• Analiza produktywności: co pisać samodzielnie, a co generować

5) Ryzyka, etyka i utrzymanie

• Halucynacje modeli a stabilność i jakość testów
• Wersjonowanie promptów i odtwarzalność sesji
• Analiza kosztów i opłacalności
• Roadmapa MCP i Playwright: co warto obserwować

Jak się przygotować

Dla kogo?

Szkolenie jest przeznaczone dla testerów znających podstawy programowania w JavaScript/TypeScript oraz podstawy Playwrighta. Mile widziana jest znajomość Gita.

Co przygotować

• Laptop z zainstalowanymi Node.js (LTS), Git i VS Code
• Skonfigurowane narzędzie AI (np. GitHub Copilot lub Cursor)

Szczegółową checklistę środowiska uczestnicy otrzymują po zapisie.

Forma szkolenia

Około dwóch trzecich szkolenia zajmuje praktyka. Każdy blok kończy się krótkim omówieniem tego, co zadziałało, co zawiodło i dlaczego. Uczestnicy zachowują działający kod i historię promptów.

Materiały edukacyjne

• Prezentacja (PDF)
• Repozytorium Git z osobną gałęzią dla każdego modułu
• Prompt-notebook (Markdown)
• Zbiór dodatkowych materiałów i linków

Z czym wyjdziesz ze szkolenia

• działające przykłady Playwright wykorzystujące MCP do pracy z przeglądarką i API,
• prompty i wzorce repozytorium, które można dostosować do własnego projektu,
• listę kontrolną do przeglądu wygenerowanych testów i wyników eksploracji,
• kryteria pozwalające ocenić, kiedy AI oszczędza czas, a kiedy bezpieczniejsza jest praca ręczna.