Play Right with AI

現在，我們讓 AI 自己寫 App，自己測 App，自己修 App。
在「Play right with AI」工作坊，你不是寫 code 的人，你是指揮 AI 的人。
學習 AI 自循環開發，看懂 Machine build Machine 的未來。

成為 AI 指揮家，協調多個 AI 工具創建自循環的開發測試流程

開始學習試用 Playground

工作坊特色

🎭 AI 驅動開發

學習使用 Claude、Gemini 等 AI 工具自動生成應用程式碼

🔄 自循環測試

建立 AI 驅動的測試、分析、修復循環

🎯 Playwright 整合

使用 MCP 協議實現 AI 與瀏覽器自動化的無縫整合

🌐 雙語提示策略

掌握中英文混合提示技巧，獲得最佳 AI 輸出

學習章節

第一章：AI 指揮家 - 思維轉變與環境搭建

完成本章後，您將能夠：

第二章：第一樂章 - AI 生成應用程式

完成本章後，您將能夠：

第二樂章：AI 擔任測試策略師 🎯

在本章節中，您將學習如何指揮 AI 成為您的測試策略師，幫助您：

第三樂章：AI 執行測試腳本編寫 🎬

在本章節中，您將學習如何指揮 AI 將測試策略轉化為實際的 Playwright 測試腳本：

第五章：第四樂章 - AI 分析測試失敗

在這個章節中，我們將學習如何利用 AI 進行智能的錯誤診斷、根本原因分析，以及自動化問題解決。將調試從繁瑣的過程轉變為智能、系統化的調查，快速準確地解決問題。

第六章：最終樂章 - AI 完成自我修復

在這個章節中，我們將學習如何建立具有自我修復能力的測試系統。透過 AI 的智能分析和自動化修復，讓測試能夠自動適應變化、修復問題，實現真正的自主測試循環。

第七章：變奏曲 - 擴展 AI 工作流到複雜場景

完成本章後，你將能夠：

第八章：總譜 - 獨立端到端 AI 編排挑戰

完成本章後，你將能夠：

搜尋內容

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🤖 AI 助手指南

LLMs 快速學習指南

專為 AI 助手（Claude、GPT、Gemini）設計的專案總覽，包含完整的技術架構、提示詞模式和最佳實踐。

✅ 完整專案結構與技術棧
✅ 40+ 黃金提示詞（版本無關）
✅ 雙語提示策略範例
✅ 自循環工作流程說明
✅ 記憶體系統使用指引

查看 LLM 指南 GitHub 檢視

快速開始

1. 設定環境

# 安裝必要工具
npm install -g @playwright/test
npm install -g @anthropic-ai/claude-cli

# 配置 API 金鑰
export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"
export GOOGLE_API_KEY="your-key"

2. 克隆專案

git clone https://github.com/your-repo/play-right-with-ai
cd play-right-with-ai
npm install

3. 開始學習

# 進入第一章
cd workshop/chapter-01
cat README.md

# 執行範例
npm run demo