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      • Dify知识库-1:Dify 安装部署教程
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      • Notion知识库:Notion MCP+Skill 实现远程知识库检索
      • Obsidian知识库:Obsidian + MCP 构建本地知识库
    • Excel 用例生成

      • 基于规则:使用Cursor生成Excel格式测试用例(历史方案)
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  • AI 辅助接口测试

    • 获取接口文档

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      • 读取Swagger接口信息的skill
      • 读取YApi接口信息的skill
    • 接口测试脚本生成

      • 生成API 测试用例的Skills分享
      • 生成jmeter脚本的Skills包分享
    • 全流程

      • 根据接口文档进行接口测试
  • AI 驱动接口自动化测试

    • 方案对比(入门必看)
    • 基于 Skills 方案

      • 1.前导篇:基于 Skill 的接口自动化测试方案说明
      • 2.项目准备:Python案例项目部署
      • 3.使用教程:基于skill的接口自动化测试方案完整使用教程
      • 4.思路解析:基于skill的接口自动化测试方案思路与原理解析
      • 5.方案升级:基于skill的接口自动化测试--新增多接口串联、自然语言场景用例
      • 6.方案升级:基于skill的接口自动化测试-新增Mysql断言
    • 规则驱动方案(历史)

      • 使用AI进行接口自动化测试(历史方案)
  • AI 驱动 Web UI 自动化测试

    • 方案对比(入门必看)
    • Playwright MCP 方案

      • 1.Playwright mcp实现UI自动化 概念&知识澄清篇
      • 2.基于Playwright MCP进行无代码UI自动化测试(历史方案1️⃣)
      • 3.Playwright框架 + MCP生成自动化测试代码(历史方案2️⃣
    • Playwright-cli 方案

      • 1.Playwright-cli 实现UI自动化-概念&知识澄清篇
      • 2. playwright-cli+skill 实现 UI 自动化实践案例1️⃣
      • 3. playwright-cli+skill实现 UI 自动化实践案例2️⃣
    • Midscene 方案

      • 1.Midscene.js MCP安装与配置
      • 2.基于Midscene.js 进行UI自动化测试的实践案例
    • Browser use 方案

      • 1. Browser use实现UI自动化-概念&知识澄清篇
      • 2. Browser use实现UI自动化-实践案例
  • AI 驱动的桌面端自动测试

    • Pywinauto桌面端自动化方案调研与简单实践
    • 基于midscene进行桌面端自动化方案调研与实践
  • AI 提效执行流程

    • 使用 tapd skill 一键提交bug
    • 使用tapd skill统计bug
  • AI 辅助性能测试

    • jmeter性能测试-全流程skill
  • Rules 与 Prompt

    • 实战案例:如何利用AI进行数据处理!对比
    • 实战案例:如何利用AI快速画业务流程图!时序图
    • Rules!如何创建与使用 Cursor Rules
  • Skills

    • Skills介绍
    • Cursor如何安装!使用Skills
    • Trae如何安装!使用Skills
    • 4 个实用的官方Skills
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    • 实战案例:自然语言转SQL skill
    • 学习网站:分享 5 个我常用的 skill 学习网站
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    • 1.Windows 本地部署OpenClaw详细教程
    • 2.云服务器部署 OpenClaw +配置飞书 完整指南
    • 3.云服务器部署的 openclaw 如何访问 web ui
    • 4.如何给 openclaw 配置灵魂、身份、偏好、规则?
    • 5.如何给openclaw配置记忆
    • 6.OpenClaw如何使用Skill?

快速上手Trae(开发测试工具)

1、打开文件夹--进行新建新建夹

2、打开文件后进入以下页面

3、选择要使用的智能体

Builder:基础开发智能体

Builder 是 Trae 的原生智能体,专注于纯代码开发任务,通过内置工具支持以下操作:

  • 文件系统操作:创建、编辑、管理项目文件;

  • 终端命令执行:运行脚本、安装依赖、启动服务等;

  • 代码预览与调试:实时渲染代码效果并修复错误(如依赖缺失报错时自动安装模块);

  • 需求即代码转化:根据自然语言描述生成或重构代码

典型场景

适用于本地开发闭环任务,例如:

  • 快速生成组件代码、修复语法错误;

  • 自动执行测试命令并分析结果;

  • 基于项目上下文(如 #Workspace)优化代码逻辑

Builder with MCP:扩展工具集成智能体

在 Builder 基础上,集成 MCP(Model Context Protocol)协议,支持调用外部工具和服务:

  • 连接第三方工具:通过 MCP 市场添加 Figma、数据库(Supabase)、API 服务等,实现跨平台协作14;

  • 自动化复杂任务:例如将 Figma 设计稿转为前端代码、操作 Blender 3D 建模、调用音乐生成接口37;

  • 增强决策能力:结合联网搜索(#Web)和文档解析(#Doc),动态获取外部知识辅助开发

典型场景

适用于需多工具协作的复杂任务,例如:

  • 前端开发:自动转换 UI 设计图为代码;

  • 全栈调试:同时操作数据库与后端服务;

  • 创意工程:生成图标、语音提示等多媒体素材

4、这里我先以Builder为例,

  • @Builder

  • 输入提示词(即你想要做的事情)

  • 选择大模型 (如果是付费的,就用Claude-4 目前比较强大的大模型)

5、一步步进行接受(如果看得懂代码的话,也可以先检查一下,看不懂的就直接接受先)

6、代码全部生成完成后,复制html路径去浏览器打开

7、这就是生成的效果啦

以上只是一个简单的案例,你可以用trae进行各种操作,测试用例生成、接口框架生成、测试工具脚本生成等等,只要你提示词写好一些,基本都能生成出不错的效果!

最近更新: 2026/6/3 13:04
Contributors: weixin_55062269
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