大六茶

Playwright 介绍：现代浏览器自动化框架到底能做什么？

Thu, 16 Apr 2026 10:15:38 +0800

最近经常有人把 Playwright 写成“playweight”，但如果你关注的是浏览器自动化、端到端测试和网页操作，那么大概率想了解的其实就是 Playwright。

简单说，Playwright 是一套现代浏览器自动化框架，适合做 Web 自动化测试、跨浏览器验证、页面抓取，以及越来越常见的 AI 驱动网页操作。

一、Playwright 是什么？

Playwright 由 Microsoft 推出，核心价值是：让开发者用代码稳定地驱动浏览器。它支持 Chromium、Firefox、WebKit 三大浏览器引擎，因此不仅能验证“能不能跑”，还可以帮助团队验证“在不同浏览器下是不是都能正常跑”。

它并不只是一个“点点点”的脚本工具，而是一套完整的浏览器自动化能力层。你可以用它打开页面、填写表单、点击按钮、上传文件、拦截网络请求、处理弹窗、截图、录视频、回放追踪，甚至直接把它接到测试流水线里做持续验证。

二、为什么这几年 Playwright 越来越火？

原因很直接：传统前端页面越来越复杂，单靠人工回归测试，成本太高、稳定性也不足。Playwright 解决的是“复杂页面如何被程序可靠操作”的问题。

跨浏览器一致性更好：一套脚本可以覆盖多个浏览器引擎。
对现代前端更友好：面对异步渲染、单页应用、动态加载内容时，等待机制更成熟。
调试体验更强：截图、录像、trace 等能力，对定位问题很有帮助。
适合工程化接入：可以放进 CI/CD，做自动回归和发布前校验。

三、Playwright 能做什么？

1. 端到端测试（E2E）

这是它最常见的场景。比如你有一个后台系统，登录、下单、支付、搜索、发帖、审批这些完整链路，都可以交给 Playwright 自动执行。它特别适合验证“从用户打开页面到完成关键操作”这一整条业务链。

2. 跨浏览器兼容性验证

很多问题只在某一个浏览器里出现。Playwright 能帮助团队用同一套脚本同时验证 Chromium、Firefox、WebKit，减少“我这里没问题，你那边有问题”的沟通成本。

3. 页面抓取与结构化操作

如果目标页面依赖 JavaScript 渲染，传统 HTTP 抓取往往拿不到最终内容。这时可以用 Playwright 真实加载页面，再读取 DOM、提取数据、截图或导出结果。

4. 作为 AI 浏览器操作底座

现在很多 AI Agent 想“像人一样”操作网页，本质上还是要调用浏览器自动化能力。Playwright 因为稳定、接口完整、生态成熟，已经成为很多 AI 网页执行链路中的关键组件。

四、Playwright 适合哪些人？

前端工程师：想补齐自动化测试能力；
测试工程师：想把回归测试从人工切到脚本；
后端或全栈工程师：需要批量操作后台、采集页面数据；
做 AI Agent 的团队：需要一个稳定的浏览器执行层。

如果你的工作里经常出现“这个动作能不能自动做掉”“这个页面能不能自动检查”“这个流程能不能批量跑”，那 Playwright 就非常值得上手。

五、Playwright 的优势和边界

优势

学习和落地成本相对可控；
脚本表达能力强，适合真实业务页面；
调试工具链完整，定位问题效率高；
非常适合接入持续集成和自动化交付流程。

边界

如果页面有强对抗式风控、验证码、行为校验，自动化会明显变难；
如果需求非常轻，只是简单抓静态 HTML，未必需要浏览器级工具；
脚本再强，也不能替代对业务流程本身的理解。

六、怎么开始学 Playwright？

一个比较务实的起点是：不要一上来就追求“大而全”，先拿自己最常操作的一个页面练手。比如登录、搜索、提交表单、发布内容、导出数据。把一个完整流程跑通，比看十篇教程更有效。

从工程角度看，建议优先掌握三件事：

元素定位是否稳定；
等待机制是否合理；
失败时能不能快速复盘。

截至我当前本机环境实测，Playwright CLI 版本为 1.59.1。这也说明它已经不仅仅是测试人员的工具，而是逐渐变成开发、测试、运维、AI 自动化都能共用的一层能力。

七、结语

如果你把 Playwright 只理解成“自动点网页的工具”，其实低估了它。更准确的说法是：它是一套把浏览器操作工程化、可复用化、可验证化的基础设施。

对个人来说，它能帮你省时间；对团队来说，它能帮你降低回归成本；对 AI 应用来说，它能成为真正落地网页操作的执行层。

所以，如果你最近正在研究浏览器自动化、自动测试，或者 AI Agent 如何真正去操作网页，Playwright 值得认真看一眼。

看人写了30年"代码"，今天我被“500个粉丝”难住了

Wed, 26 Nov 2025 02:49:06 +0800

HI，老友！

在这个博客的一亩三分地里，咱们断断续续聊了很多年。从最早的拨号上网，到后来的移动互联，我这个在行业里“苟”了30年的老兵，一直习惯在这里碎碎念。最近，我做了一个违背祖宗的决定（划掉）……我决定开一个微信公众号了。

并不是博客不写了，而是我发现，在这个AI和新软件井喷的时代，我有很多短平快的好工具、很多让人“哇塞”的新发现，更适合在手机上第一时间分享给你们。但是，现实给了我这个老兵一记响亮的耳光。

微信公众号的认证有一个硬门槛：需要 500 个粉丝。我想我听过 98 年的猫叫，砍过 01 年的传奇，用 FrontPage 拽过网页，甚至在大半夜定闹钟偷过菜……但我万万没想到，我竟然会被这 500 个粉丝难住了。作为一个懂 HTML 的体面人，我不想去买僵尸粉。我觉得那样对不起我敲过的代码，更对不起还没关注我的你们。

所以，我厚着脸皮发这篇博文，想请还在看博客的你，帮我也帮你自己一个忙：请拿出手机，扫描下方的二维码，关注我的公众号：【吴金洲】。

关注我，你将得到什么？绝不讲深奥的大道理，只推荐让你“相见恨晚”的互联网神级软件。

一个老“html程序员“的AI折腾笔记，带你优雅地偷懒。随时可以找到我，咱们在微信里聊。

扶我起来，我还能测！就差你了，老铁。

绝大部分人没开始或者夭折

Mon, 17 Feb 2025 19:11:11 +0800

软件是工具，不是目的。

想赚钱首先就要摒弃程序思维，不要想着转行就是做某个领域的软件，早就不是外包做个滴滴就能起来的时代了，现在所看到的所有行业，基本都有无数人开发过各种软件，只是你不了解，或者软件并没什么用。

如果是软件行业副业，现在就两个：

一个是做独立产品，自己成立个能开发票的小公司，卖产品给公司。

一个是做流量起来了，然后卖课。

方向就是这几个，几乎所有人都知道。

区别在于很多人都试过，只有少数几个人能大成功，很多人可以小成功（这里的成功是指赚钱，大成功就是赚大钱，小成功就是赚小钱。）

绝大部分人没开始或者夭折。

所以需要的并不是干几年感悟来感悟去，是真的动手做起来，而且能立足开始赚钱....

不要让感悟只就是感悟，如果只是感悟，人一辈子都在感悟..比如我。嘿嘿。

还在傻傻的折腾半天 Ollama 安装 deepseek-r1？ServBay 1.9 一键安装各大模型

Sun, 16 Feb 2025 14:10:52 +0800

还在为反复折腾 Ollama 安装命令、配置环境变量而头疼？ServBay 1.9 的发布，彻底改变了本地 AI 模型部署的复杂流程。这款原本以“3分钟搭建 Web 开发环境”著称的工具，如今通过集成大模型管理功能，将一键式极简理念扩展至 AI 领域，成为开发者的全能助手。

一、传统方式部署 DeepSeek-R1 的痛点

以部署 DeepSeek-R1 为例，传统流程需依赖 Ollama 工具，步骤繁琐：

环境配置：需手动安装 Ollama，调整模型存储路径（如修改 Windows 环境变量 OLLAMA_MODELS），甚至需科学上网下载安装包；
命令行操作：通过 ollama run deepseek-r1:8b 等命令下载模型，对新手极不友好；
可视化界面依赖：需额外安装 Chatbox 等工具，并配置 API 连接参数；
资源占用高：模型运行需较高硬件配置（如 GPU 版本要求 RTX 2060 以上显卡），调试过程易因内存不足卡顿。

二、ServBay 1.9 的颠覆性革新

ServBay 1.9 将 AI 模型部署与开发环境管理深度融合，实现“开箱即用”：

一键安装模型
内置模型库支持 DeepSeek-R1、Llama 3 等主流大模型，用户仅需在图形界面勾选所需版本（如 1.5B、8B、671B），点击安装即可自动完成依赖配置与资源分配，无需手动输入命令。
资源智能管理
结合容器化技术，动态分配 CPU/GPU 资源，优化显存占用。例如，运行 8B 模型时自动启用 GPU 加速，避免传统方式因配置不当导致的性能浪费。
无缝集成开发环境
支持在本地 Web 服务中直接调用模型 API。例如，通过 ServBay 预装的 Node.js 环境快速搭建 GraphQL 服务，结合 Apollo Server 实现与大模型的交互，开发者可专注于业务逻辑而非环境调试。
可视化监控与调试
提供实时资源监控面板，显示模型运行时的内存、显存及算力消耗，并内置日志分析工具，快速定位响应延迟或报错问题。

三、ServBay vs Ollama：效率与体验的全面碾压

对比维度	Ollama 传统部署	ServBay 1.9
安装复杂度	需手动配置环境变量、依赖库	全自动安装，无需额外操作
资源管理	依赖命令行参数调整，易出错	图形化资源分配，智能优化
多模型支持	需逐一下载，版本切换繁琐	统一管理界面，支持多版本共存与一键切换
开发整合	需独立配置 API 网关	内嵌反向代理，直接绑定域名与 SSL 证书
硬件适配	GPU 加速需手动启用	自动检测硬件，动态启用加速

四、应用场景：从开发到部署的全链路提效

本地 AI 助手集成
结合 ServBay 的 PHP/Node.js 环境，开发者可快速搭建智能客服系统。例如，通过调用 DeepSeek-R1 的推理 API，实现用户问题的自动归类与解答，同时利用 ServBay 的 MySQL 数据库管理工具存储对话日志。
私有化模型微调
支持导入自定义数据集，利用 ServBay 的 Docker 集成功能创建隔离训练环境，避免污染本地开发配置。完成后可直接将模型封装为服务，通过统一面板发布。
教育与实验
学生或研究者可一键部署不同规模的模型（如从 1.5B 到 671B），对比性能差异，而无需担心环境冲突或依赖缺失。

五、未来展望：AI 平民化的关键推手

ServBay 的升级标志着开发工具正从“环境配置者”向“能力聚合者”进化。其价值不仅在于简化部署流程，更在于降低技术门槛，让开发者专注于创新而非运维。随着多模态模型的支持扩展（如文生视频工具 Video Ocean 的集成），ServBay 有望成为连接开发、测试与 AI 应用的核心平台。

立即行动：访问 ServBay 官网下载 1.9 版本

官网链接：https://www.servbay.com/

PHP初级开发的一些心得。

Fri, 14 Feb 2025 01:53:22 +0800

在项目的早期阶段，尤其是当你在进行快速开发和原型构建时，完全可以先专注于功能实现和测试，然后再去考虑复杂的数据关系。这种方法实际上是非常常见的开发实践，尤其是在敏捷开发和快速迭代中。

为什么可以先不考虑数据关系？

快速原型和功能验证：

初期你可能只是想验证一个功能是否能够正常工作，而不需要一开始就设计复杂的数据关系。
你可以先实现每个独立功能，确保它们能够在不考虑表之间关系的情况下正常运作。这有助于快速测试每个模块是否符合预期。

逐步迭代和优化：

随着项目逐步推进，你可以在测试过并确认每个功能正常后，再去关注系统整体的设计和数据结构的优化。
你可以先让功能单独运行，等到实现了基本的功能和流程后，再返回去重新审视和设计数据之间的关联。

灵活应对需求变化：

需求和业务逻辑往往在开发过程中会有所变化，先不深入数据关系设计可以让你更加灵活地应对这些变化。等到功能较为稳定时，再根据新的需求来调整和完善数据结构。

如何实现这种开发方式？

模块化开发：

每个功能都可以先独立开发，不考虑与其他功能的依赖关系。你可以把每个功能视为一个独立模块，专注于单一模块的实现。
比如：你可以先实现文章发布功能，独立地开发和测试它，确保文章能正常发布。

使用简化的数据模型：

初期你可以暂时忽略表之间复杂的关系，使用简单的数据表结构。例如，你可以用一个简单的 articles 表来保存所有文章，而不需要考虑与其他表的关联。
数据表之间的关系可以等到后期再补充。你可以先用简单字段来实现基本功能，然后再逐步添加关联字段。

代码中的假设关系：

如果你的功能中某些操作需要跨表关联，可以先暂时忽略这些操作，假设数据会正常流动，等功能做完后再去设计真实的表关系。
比如，你可以暂时不实现文章和用户的关联（例如，哪个用户发布了哪些文章），先让文章功能独立运作，后续再加上关联字段。

通过接口或 mock 数据测试：

在你没有完全实现数据关系时，可以通过**模拟数据（mock data）**来测试功能，或者将数据接口和模型的逻辑先简单地用代码模拟出来，等到后期数据结构稳定后，再进行实际的数据库交互和关联。

后期的调整和数据关系设计

一旦你完成了各个功能模块的开发和测试，可以再回过头来优化和设计表之间的关系：

设计关联：

这时，你可以考虑通过外键、多对多、一对多等方式来设计表之间的关联关系。
比如，文章和用户之间可以通过 user_id 来建立一对多关系，或者文章和标签之间通过中间表实现多对多关系。

更新数据库结构：

在设计好数据关系后，可以使用 Laravel 的迁移功能来更新数据库结构，加入相应的外键、索引等。

重构模型和控制器：

随着表结构的改变，你可能需要重构部分模型和控制器逻辑，使得数据关系能够顺利进行交互。

总结

在项目初期，不必急于考虑复杂的数据关联关系，可以先专注于功能的独立开发和测试。等到功能都基本稳定、需求明确时，再回头完善数据结构和表之间的关系。这种方式能够帮助你更快地推进项目进度，并且在后期有更大的灵活性进行调整。

你我皆如此

Sun, 12 Jan 2025 00:12:29 +0800

每个年龄都有他该做的事情，人教人百言无用事教人一次入心。

Cursor发来的邮箱验证邮件出现空白，怎么办？已解决。查看源码即可看到验证码。

Thu, 21 Nov 2024 16:12:10 +0800

再过5天，40岁到了。

Sun, 03 Nov 2024 02:28:56 +0800

减肥吧～

AI写代码的体验：真的不再需要程序员了吗？

Sat, 02 Nov 2024 01:11:00 +0800

在过去的 2个月里，我体验了一把用AI写代码的“捷径”。作为一个有"编程背景"的人，哈哈，看到AI工具生成的代码让我感到既惊讶又兴奋。这不禁让我思考：如果AI可以完成日常的编码工作，那么未来的程序员还有多大价值？经过一番实际操作后，我有了一些心得，想在这里分享。

1. AI真的让写代码更高效吗？

AI生成代码的效率确实惊人。在使用AI生成代码的过程中，我们不需要从零开始敲出一个函数或模块，它能够根据我们提供的需求，自动生成可行的代码片段。这在快速开发原型或解决重复性问题上，确实非常高效。比如，构建简单的CRUD操作，生成一些基础的API接口，AI可以轻松完成。在以往这些耗时耗力的基础工作上，AI确实节省了很多时间。

不过，这种效率也是有前提的：一方面，需要用户能清晰描述出需求，这要求一定的技术背景；另一方面，AI的代码生成基于现有的数据集和模型，它能应对的是“常规问题”，而在遇到特定业务逻辑或复杂功能时，它的表现就不如人意了。

2. AI生成的代码质量如何？

虽然AI生成的代码往往是可用的，但不一定是最优的。AI在输出代码时，主要是“匹配”模式，而不是“理解”需求。这种代码更多是基于经验数据生成的拼接，有时缺少优化和细致的调试。举个例子，在处理性能关键的功能时，AI代码生成可能会遗漏掉一些优化细节或不够考虑效率问题。这样一来，虽然AI代码可以运行，但在真实业务场景下，可能并不够“耐用”。

这也让我意识到，编程不仅仅是生成代码，更是设计一种解决方案。代码只是载体，真正有价值的是架构思维和解决问题的能力。AI生成的代码要真正落地使用，依然需要人来判断、修改、优化和维护。

3. AI无法取代的地方：全局视野和业务逻辑

AI的代码生成模式是“任务导向”的，即用户提问、AI输出；它关注的是局部问题的解决方案，但无法洞察系统的全局视野。程序员的价值之一，正是在于他们能从更宏观的角度设计整个系统架构，选择合适的技术栈，考虑系统的可扩展性和稳定性，确保各个模块之间无缝连接。而这些都需要对项目的深刻理解和对技术的深厚积累，AI暂时无法胜任。

特别是在业务逻辑复杂的项目中，比如涉及用户权限、数据安全、性能调优等问题时，程序员对业务需求的理解就显得尤为重要。AI目前很难在具体的业务场景中做出灵活的判断，因为它并不理解业务本身，它只是依赖数据生成代码。这一点对于开发人员来说是一个核心优势：我们可以根据具体业务调整代码，而不仅仅是执行一些通用的指令。

4. 与AI合作，而不是被取代

随着AI写代码越来越普及，我意识到它并不会让程序员“消失”，而是改变了程序员的工作模式。AI可以承担大量重复性的工作，解放程序员的生产力。我们可以将精力集中在更高层次的任务上，比如设计系统结构、分析业务需求、解决复杂问题等。这意味着我们要学会与AI合作，用AI工具提升效率，而不是害怕被取代。

未来的程序员需要的不仅是编码能力，还包括对AI工具的熟练使用，以及判断AI生成代码的能力。程序员的角色会更像是“设计师”和“监督者”，在项目中扮演策略性的角色，而不再只是代码的执行者。

5. AI为程序员带来的机遇和挑战

AI写代码带来的不仅是挑战，也是机遇。随着AI技术的发展，程序员的门槛降低，更多人能够快速学习和使用代码，推动了编程教育的发展。但与此同时，编程工作的技术含量也在提升，对编程人员的要求不仅是编写代码，更是具备批判性思维和创新能力。

那些能够熟练掌握AI工具，快速适应AI新环境的程序员，将在未来更具竞争力。而且，AI的使用不仅帮助程序员，还会带动跨学科人才进入开发领域，例如产品经理、设计师等也可以通过AI实现基本的编码，这让团队的协作更加紧密。

结语

AI写代码的到来，无疑是开发者领域的一次革新。它改变了我们“写代码”的方式，让我们可以更高效地完成基础任务，同时让我们重新思考程序员的角色和价值。在这场变革中，程序员们要做的是拥抱变化，提升自己在架构设计、业务理解和系统优化等方面的能力。未来，我们将会见证AI与人类在编程中的深度合作，而那些能熟练运用AI、拥抱创新的程序员，将在这场变革中脱颖而出。

“雪花算法”的偶遇～～passion！！！

Thu, 24 Oct 2024 02:09:19 +0800

今晚和老周聊下项目的东西。。然后突然转到技术话题。。。聊到了分布式数据库唯一 id 如何解决的问题。。。

从而延伸到了“雪花算法”。。。

嘿！这玩意在 2020年京东买的一本书《算法图解》里看过。。然后一直不知道干嘛用的。。怎么用它。。好吧。。今晚解决了这个问题。。

哈哈，为什么印象那么深。。因为他叫雪花算法。。雪花。。。居然和算法联系在一起。

现在才明白推特为什么起这个名字！！！！

因为雪花，他X 的在哪下，都是唯一的！！！哈哈！！

忍住兴奋，毕竟大神能和我一个 HMLT 程序员（HTML 就是一门语言。咋滴！！）聊那么多，是那种很认真的聊。。这是他妈的很“叼”的啊！！！！感激！！！

路上，都是老师！！！

PS：这玩意是他做出来后，才知道有虚化算法。。这也是牛 B 啊！55555555555555 ！！！

passton！passton！passton！passton！passton！passton！passton！

年轻人！！passton！passton！passton！passton！passton！passton！passton！

我和老周都 50 了！！搞！！别怂！努力学习！！回报一定会来的！