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我只是觉得它们很不错。

想知道大家在这里采取了哪些措施来保护他们的网站、产品和API。你们尝试过哪些在实践中有效的方法？

嗨，HN， 我正在开发一个名为 *Testronaut* 的项目，这是一种将人工智能推理与真实浏览器自动化相结合的自主测试框架。这个想法是让你用简单的英语定义端到端测试作为“任务”，然后让一个代理通过真实浏览器使用 Playwright 来执行这些任务。 我为什么要构建这个：我发现端到端测试往往脆弱、维护耗时且难以扩展。Testronaut 试图通过使用人工智能来适应小的用户界面变化，从而减少维护负担，同时仍然生成关于测试通过/失败的确定性报告。 它是如何工作的： - 任务可以写成字符串或函数。 - 代理使用 GPT-4o 和一组工具（点击、输入、导航、获取 DOM 等）与页面进行交互。正在开发对其他大型语言模型的支持。 - 浏览器控制由 Playwright 处理。 - 报告以 JSON 和 HTML 格式生成，并提供逐步细分（包括截图）。 - 它通过命令行界面（`npx testronaut`）在本地运行，不需要任何托管服务。不过，你需要提供自己的 OpenAI API 密钥。 当前状态： - 处于早期阶段：它适用于简单流程和演示应用，但我仍在调整其可靠性和效率。 - 只需一条命令即可安装，并附带一个示例任务。 - 在 npm/GitHub 上开源。 链接： - 文档与快速入门： [https://docs.testronaut.app](https://docs.testronaut.app) - GitHub： [https://github.com/mission-testronaut/testronaut-cli](https://github.com/mission-testronaut/testronaut-cli) - npm： [https://www.npmjs.com/package/testronaut](https://www.npmjs.com/package/testronaut) 我希望能从 HN 社区获得反馈： - 这个工具在哪些方面最有用（持续集成/持续交付？替代不稳定测试？探索性测试？）。 - 使用 AI 驱动的测试运行器时你可能会有什么顾虑。 - 在早期采用中我应该注意的任何“陷阱”。 感谢你的关注！