Playwright MCPとCursorで、E2Eテストを自動生成してみた 〜AI×ブラウザ操作の新アプローチ〜
概要 Playwright MCPとCursorを活用し、E2Eテストをゼロから自動生成してみました。 本記事ではその検証プロセスと得られた知見を紹介します。 この記事で分かること Playwright MCPでE2Eテストを自動生成する方法 Playwright MCPの活用のヒント はじめに 昨今のMCPブームは収まることを知らず、日々新しいMCP Serverが公開されています。 そんな中、自動化テストツールとして有名なPlaywrightのMCP Serverが公開されました。 Playwrightには、既にユーザーがブラウザを操作しテストを生成できる非常に便利な機能がありますが、今回はそれを超えるために、ユーザーの代わりにCursor（MCP Client）を使用し、ブラウザの自動操作とE2Eテストの自動生成を行えるのかを検証しました。 検証環境 Cursor: claude-s
時間対価値の高いコードレビュー - Hello Tech
CTOの杉本です。 「コードレビューが忙しくて開発の時間がとれない」というのは、ある程度役割が広がったエンジニアからよく上がる不満だと思います。 コードレビューはチーム開発で重要な活動ではありますが、「コードレビューで使う時間に対してどれだけの価値を出せるかを意識できていない」ことが原因の一つにあることが多い、と僕は思っています。 僕自身も立場上日々のコードレビューの負担が重く、うまく開発が進まないと感じていた時期がありました。時間対価値を意識して思い切ってやり方を変えてからは、コードレビューの負担の重さを感じることは少なくなりました。 今回は、僕個人が運用しているコードレビューへの考え方について書きます。 コードレビューの目的 そもそもコードレビューは何のためにやるのでしょうか？ 僕が思うに、コードレビューの目的は「品質担保」と「開発者の成長」です。 最低限のコード品質・リリース品質を担
Devinはどこまでできる？自律型AIエージェントDevinを2ヶ月試した結果を公開！ - Findy Tech Blog
こんにちは。ファインディでソフトウェアエンジニアをしている栁沢（@nipe0324a）です。 ファインディでは、25年1月末から転職開発チームにDevinがジョインし、現在2ヶ月ほど一緒に働いています。 Devinのアウトプットとして、プルリクエストのマージ数は「2ヶ月で197件」、「1日あたり平均5.2件」とバリバリ開発をしてもらっています。 過去2ヶ月のDevinのマージ済みプルリク数の推移 Devinの2ヶ月の費用としても約30万（$2,000 = 1,000 ACUs）ほどで、比較的簡易なタスクかつ一部サポートは必要でしたが十分なアウトプットを得ることができました。 今回の記事では、Devinに効果的にアウトプットを出してもらうために 試して上手くいったところ 上手くいかなかったところ 具体的なTips などをご紹介できればと思います。 ちなみに、ファインディ内でのDevinの利用
短期間だけ別チームで仕事をする「レンタル移籍」でソフトウェア開発の知識共有を促進！ ユーザベース独自のチーミング制度を体験ベースで紹介する - Agile Journey
あなたの組織に「あの人が抜けたら動かない」というチームはありませんか？ 関わっていた人が組織からいなくなって誰も詳細を知らないAPIが存在したりしませんか？ アジャイル開発を導入しているのに、組織としての成長が止まっていると感じることはありませんか？ 「どうすれば組織全体の知識共有を促進し、自己組織化を加速できるのか？」「どうすればキーパーソン依存のリスクを低減できるのか？」「どうすればチームごとのよい取り組みを組織全体に広げられるのか？」これらは多くのエンジニア組織が直面している課題でしょう。 私たちユーザベースのスピーダ事業のProduct Teamでは、こういった課題を解消するために「レンタル移籍」という人事制度を実施しています。レンタル移籍はこれらの課題を同時に解決できる取り組みであり、アジャイルをさらに加速させます。 1週間だけ他のチームに移籍できる独自の制度 レンタル移籍に取り
Llama 4 の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation 1. Llama 4本日、「Llama 4 Scout」と「Llama 4 Maverick」がリリースしました。これらは、前例のないコンテキスト長のサポートを備えた初のオープンウェイトネイティブマルチモーダルモデルであり、MoEアーキテクチャを使用して構築されています。 また、新しいモデルの教師として機能する最も強力な「Llama 4 Behemoth」のプレビューも行います。 ・Llama 4 Maverick ・17Bのアクティブパラメータ ・128のエキスパート ・合計400Bのパラメータ ・100万トークンのコンテキスト長 ・Llama 4 Scout ・17Bのアク
はじめに 近年、私たちの生活や仕事の様々な場面でAI（人工知能）の存在感が増しています。特にエンジニアの世界では、Claude、GPT-4、Geminiといった大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）を搭載したAIアシスタントが、プログラミングの方法そのものを大きく変えつつあります。 これらのAIアシスタントは単にテキストを生成するだけでなく、コードの作成や修正、バグの発見と修正案の提案など、かつてはエンジニアだけが行えた専門的な作業を驚くべき精度で実行できるようになりました。特に注目すべきは、CLINEやCursorのようなエージェントモード機能を持つAIアシスタントの登場です。これらは単にコード生成を行うだけでなく、実際にコマンドを実行したり、ファイルを操作したり、更にはデータベースに接続するといった実務的な作業まで行える能力を持っています。例えば、「このJ
シリーズ: 要件定義とはそもそも何か 要件定義の目的とゴールとは 要件定義の重要ポイント〜要望・要求・要件を見極める 事業・業務・システムの3階層で要件を捉える 業務フロー図で見える化する業務プロセスからシステム要件への道筋 ユースケースとロバストネス図によるシステム要件定義 システム要件定義の成果物〜設計へのインプットを作成する 要件定義とソフトウェアアーキテクチャ設計（本記事） 要件定義とクラス設計 TRACERYプロダクトマネージャーの haru です。 設計プロセスでは、要件定義で作成された成果物をもとに、各種の設計が進められます。 そのため、設計プロセスの流れや観点を理解しておくことで、「どのような情報を、どの粒度で要件としてまとめるべきか」が明確になり、要件定義の成果物の実用性や完成度が大きく向上します。 設計プロセスについて、たとえば、以下のような観点を押さえておくことが重要
Devinとの日々を振り返る
こんにちは。エスマットエンジニアの金尾です。 皆さんはDevinと働いていてつらい思いをしたことはありますか？ 僕はあります。 弊社にDevinがやってきてからしばらく経ちました。チュートリアルとも言われる250ACUは早々に使い切り、今ではプロダクト改善タスクをこなしながらいろいろと運用方法を模索している段階です。 支払い上限分まで働くとその後は一切の活動を停止するDevin。 いち労働者として見習いたい。 本記事では、Devinを使ってみた所感および今後の活用についてまとめたものです。 AIエージェントとしての特徴 以下、二ヶ月ほど使ってみての所感です。 (他と比較すると)遅い Cursorなどの他のAIエージェントと比較すると、Devinの作業スピードは決して速いものではありません。Sessionチャットからその場で都度指示出しすることはできますが、体験としてはあまりよくなく、併走し
runn と Testcontainers で「ちょうどいい」Go API テスト - Techtouch Developers Blog
はじめに バックエンド API のテスト事情 バックエンドのテスト構成（これまでとこれから） テスト構成分類（これまで） テスト構成分類（これから） 「ちょうどいい API テスト」とは API テストに求める価値 実行の容易性 メンテナンスのしやすさ 技術選定のポイント runn の採用理由 Testcontainers の活用 実装例 API サーバー実体 APIテスト runn シナリオ APIテストコード おわりに はじめに バックエンドエンジニアの nome です。花粉症🤧なのでこの時期はリモート仕事の幸せを改めて実感しています。 テックタッチのバックエンドAPIでは、これまでユニットテストと Postman による API 統合テストを中心に自動テストを実施してきましたが、テストカバレッジの不足や実行・メンテナンスコストの課題がありました。 本記事では、これらの課題を解決する
OSSとの出会い 2024年04月18日、弊社ではOSS Gate ワークショップというイベントを開催しました。このイベントは新卒向けの内容であり、講師として株式会社クリアコード様をお招きし、OSSにIssueを立てて実際にPull Requestを作成するまでを伴走していただく内容でした。詳細なイベント内容については弊社の過去ブログをぜひご参照ください。 developers.techouse.com 私も昨年、同イベントに参加しました。私がエンジニアを志したのは、経験豊富なエンジニアがインターネットを介して空間や言語の障壁を越え、社会課題を解決するソフトウェアを構築するという世界に憧れを抱いたからです。当時フィンランドの大学生だったLinusが開発したLinuxの発展や、日本ではMatzによって開発され世界的に普及したRubyといったOSSには、一部の天才のアイデアが世界を変えるワクワ
Flutterアプリを自動テストしたい話
こんにちは、エンジニアの斉藤です。 今回はAppiumでFlutterアプリを自動テストしたいという話です。 以前、弊社藤原のAppiumに関する記事を読んで私もAppiumを試してみたところ、自動でアプリが操作できる機能にとても感心しました。 私はFlutterアプリ開発に関わることがあったので、「FlutterアプリもAppiumで動くのか？」と興味を持ち、調査を始めました。 本記事ではその調査においてどのような課題・対応があったかを紹介します。 この記事では、要素やツールが登場するため、それぞれの役割を記載しておきます。 Appium モバイルアプリの自動テストツール。UI操作を自動化することで、テストや一定の操作を効率化できます。 https://appium.io/docs/en/latest/ Appium Inspector Appiumで自動テストを作成する際に、画面要素を
EM観点から見た生成AIプロダクト開発におけるQAエンジニアの役割とおもしろさ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、LayerX AI・LLM事業部の篠塚(@shinofumijp)です。エンジニアリングマネージャーとして生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」の開発に携わっております。 Ai Workforceはすでにお客様にもご導入いただき、実際の業務にてご利用いただいています。 getaiworkforce.com 現在Ai Workforceの開発はスケール期を迎え、プロダクト開発のスピードと安定性を両立させ、プロダクトの品質を向上させることが重要なフェーズになってきました。そのため、このミッションを牽引するQAエンジニアの募集を始めました。 open.talentio.com 生成AIを活用したSaaSプロダクトであるAi Workforceに関わるQAエンジニアは非常にエキサイティングなロールと個人的には考えています。本記事では、Ai WorkforceのQAエンジニ
先日、Flutter Tokyo #6 で同タイトルの発表をさせてもらいました。10分ほどの発表でしたが、割と良い反応をいただけたので、少し内容を補足してブログとしても公開します。 発表時のスライドは以下です。 前提 一般的に、モバイルアプリは自動テストしづらい箇所が多いと言われます。たしかに、画面から素朴に実装していくと、自動テストでは確認が難しくなりやすいです。そうなってしまうと、アプリを起動して手動で動作確認するしかなくなってしまいます。 一方で、設計やツールを適切に使えば、モバイルアプリであっても広範囲が自動テストで検証可能になります。手動での動作確認を完全になくすことはできませんが、手動テストへの依存度は下げられます。 手動テストへの依存度が下がると、検証時間の短縮、手戻りの抑制など、さまざまなメリットが得られます。また、手動テストにも良い影響を与え、手動テストでなければ確認でき
こんにちは！労務プロダクト開発本部/労務コア開発1部に所属する、16bit_idolと申します。 最近は、お問い合わせ対応負荷軽減の取り組みに全力を出している者です。 お問い合わせ対応の事を、社内ではDesk（デスク）と呼んでいます。 昨年のWomen Developers Summit 2024のライトニングトークでお問い合わせ対応負荷軽減の取り組みをお話ししました。 Deskってなに？ Deskとは、簡単に言うと、お客様からいただくテクニカルなお問い合わせに対して、私たちプロダクトエンジニアが調査・対応する業務のことです！ SmartHRには、労務全般を扱う基本機能の他にも、文書配布、人事評価といったオプション機能があり、その機能ごとにDesk対応をしています。 特に大変なのが、基本機能のDesk業務です。 現在は、基本機能のDesk担当はローテーション制を採用しており1週間毎に担当者
6つのステップは2つの段階に分かれる。まずは、生成AIの利用を始める前の「AI戦略策定」「AIプランニング」「AI準備」だ。 生成AIの利用を開始した後は「AIガバナンス」「AI管理」「AI保護」の3ステップをサイクルで回す必要がある。図1の6ステップの内容をまとめると次のようになる。 ステップ1 「AI戦略策定」 ここで重要なことはユースケースの特定の他、目標や目的、定量化可能な指標の設定、社内の評価、自動化可能な箇所の探索、SaaS／PaaS／IaaSのどれを選ぶか、自社における「Responsible AI」（責任あるAI）の定義、著作権に関する検討といった事項だ。従業員にどのように生成AIを利用してもらうべきなのかを見極めることが目的だ。 ステップ2 「AIプランニング」 ユースケースに基づいたAIスキルの評価と小規模な概念実証（PoC）、Responsible AIの実装、組織へ
Next.js や BaaSを使うときのセキュリティ対策の覚書。RLS、DOMPurify、クリックジャッキングやXSS対策、クロスオリジン、CSPの設定など。 個人開発向け。認証系のアプリケーション開発時における現時点での BaaS やウェブアプリケーション（Next.js など）のセキュリティ対策の覚書。チェックリストなので深くは掘り下げない。更新、追加、修正予定あり。 データセキュリティ RLS の有効化とポリシー設定 例えば、Supabase を使う場合、RLS を有効にしてポリシーを適切に作成。各ユーザーがアクセスできるデータを厳密に制御する。 RLS（Row-Level Security）はデータベースのテーブルでユーザーごとに異なるアクセス制限を設定する仕組み。例えば、自分の投稿だけが見えるようにするなど、柔軟な制御が可能。 ポリシーとは、各ユーザーがどのデータにアクセスでき
約3人でセキュリティ監査を乗り越えた話
セキュリティ監査とVantaの導入 クラウドサービスを提供する企業にとって、データの機密性や可用性を担保するために、SOC2やISMSなどのセキュリティ認証が必要になる場合があります。しかし、これらの認証には厳しい要件があり、対応には多大な労力が必要となります。そこで、効率的に監査対応を進めるために、私たちはSaaSツール Vanta を導入しました。 Vanta導入で得られたメリット セキュリティ監査プロジェクトが初めてという立場から、特に効果を実感したポイントを以下にまとめます。 1. 自動テスト機能で要件チェックがスムーズに 進捗状況の可視化 Vantaでは、監査対応すべき各項目の進捗がプラットフォーム上で常に確認できます。未対応の項目は一覧表示されるため、何をすべきかが一目で把握できます。全体の進捗度合いは、パーセンテージでも表示されており、現在位置がわかります。 SaaS連携によ
Google、「Gemini Code Assist」の無料提供を個人開発者に向けて開始 月最大18万回のコード補完の他は何が役立つのか？
Google、「Gemini Code Assist」の無料提供を個人開発者に向けて開始 月最大18万回のコード補完の他は何が役立つのか？：GitHub向けのコードレビュー機能も Googleが開発したAIコーディングアシスタント「Gemini Code Assist」の個人開発者向け無料提供が開始した。Visual Studio CodeやJetBrains IDEでのコード補完、生成、デバッグ支援に加え、GitHub向けのコードレビュー機能も利用できる。 個人向けのGemini Code Assistは世界中で利用可能で、Gemini 2.0を搭載している。このツールはパブリックドメインの全てのプログラミング言語をサポートしており、特にコーディングに最適化されている。Gemini 2.0モデルは、実際のコーディングユースケースを大量に分析、検証することで開発者向けにファインチューニング
【Browser Useの代わり？】Playwright MCP とはなにかを解説します｜まさお@未経験からプロまでAI活用
Playwright MCPは、Microsoft Playwrightの技術を活用し、ウェブブラウザの自動化を行うためのサーバーです。従来のスクリーンショットベースのアプローチとは異なり、アクセシビリティツリー（Accessibility Snapshot） を用いることで、ウェブページを構造的かつ決定論的に操作できる点が大きな特徴です。 とくに、大規模言語モデル（LLM）との連携を想定しており、LLMが視覚情報（スクリーンショット）に依存せずにウェブページを理解し、操作できるようなツールセットやインターフェースを提供しています。 YouTube動画でも丁寧めに解説したのでよろしければどうぞ。 主な特徴高速かつ軽量 従来のスクリーンショットベースの操作は、画像解析や座標指定が必要になるため遅く、処理が重くなりがちでした。 しかし、Playwright MCPでは、ピクセル情報ではなくアク
生成AI時代のITエンジニアの需要予測
2024年度はこれまでにも増して生成AI（人工知能）が大きく進化した年であった。特に得意領域であるプログラム作成に関しては、大きく性能が向上したと言ってよいだろう。何より、推論型大規模言語モデル（LLM）が登場して論理的な思考が可能となり、やや難度の高いプログラムであっても作成できるようになったことは大きな進展だと言わざるを得ない。 今後はAIエージェントが登場し、複雑なタスクにおいて複数のツールやWebサービスと連携するようになるだろう。AIが自動テストツールと連携した品質管理を行って実際に仮想環境でテストを実施し、その結果を分析してプログラムを自己評価して、自律的な修正を行うことが想定される。 当然、そうなればソフトウエア開発にエンジニアは不要になるのではないかという話が出てくる。実際に海外企業ではITエンジニアの新規採用人数を削減するという報道もある。 ITエンジニアが不要にならない
プロダクトエンジニアリング部の千葉です。 LIFULL HOME'S不動産査定とホームズマンション売却の開発に携わっています。 この記事では、売却査定サービスにおけるE2Eテスト高速化の取り組みについて紹介していきます。 売却査定サービスにおけるE2Eテストについて 環境 テスト観点 高速化の取り組み 背景 取り組み1 - 項目の精査と方法の最適化 取り組み2 - 処理の共通化 取り組み3 - ジョブの最適化 取り組み4 - 実行の並列化 取り組み5 - タイムアウト設定 結果 全体 Botでページを開いた際のHTTPステータスコード200の検証 モバイル端末でページを開いた際のHTTPステータスコード200の検証 PC端末での主要導線の確認 モバイル端末での主要導線の確認 まとめ 売却査定サービスにおけるE2Eテストについて 環境 売却査定サービスではE2Eテストを自動化するためのフレー
フレームワークのアップグレード作業を計画的に進めるための手順
Next.jsを14系から15系に、Reactを18系から19系にアップグレードする作業をしていて感じたのが「計画的に進めないと、見通しがつけられなくてしんどいな」ということ。 最初は計画もなく一気に進めようとしていましたが、状況が把握しきれなくなり、情報を整理してから別ブランチでやり直すことになりました。 原因としては、色々なことを試しているうちに、何をしたからうまくいって、逆になぜうまくいかないかが把握できなくなったこと。 そして、レビューに出す前の最終確認がとてもやりにくいと感じましたし、整理されていない状態だとレビュアーの負荷がかなり上がってしまいます。 フレームワークのアップグレード対応に関する具体的なコード例は記事がありますが、計画的な進め方に関する記事は見かけないなと思ったのが、この記事を書いているモチベーションです。 もっといいやり方や追加情報などがあればコメントいただける
2025年悪文 (第三版)2025年2月28日 未読 2024年トラブルを防ぐ 著作権侵害の判断と法的対応2024年8月31日 未読 著作権法（第4版）2024年8月23日 必要だったところだけ読んだら正直物足りない内容で、この数ページを読むためだけに8000円！？となった 扉は閉ざされたまま (祥伝社文庫)2024年8月13日 未読 面白いらしい わかったつもり～読解力がつかない本当の原因～ (光文社新書)2024年8月6日 未読 <新版>日本語の作文技術 (朝日文庫)2024年7月18日 途中まで読んだ 確かにレビュー通り作者の思想が強い Jump-Start! 英語は39日でうまくなる！2024年5月19日 途中まで読んだ 数ページぐらい 中学英語をもう一度ひとつひとつわかりやすく。改訂版2024年5月19日 未読 名訳を生み出す翻訳トレーニング2024年4月24日 最初
Hello, Playwright!! 〜プログラミング初心者2人が取り組みを振り返る〜 - SmartHR Tech Blog
こんにちは！QAエンジニアのetoとshibachokuです。本記事は品質保証部連載第11弾です。今回はプログラミング初心者である私たちがPlaywrightにチャレンジし、実施してきた取り組みについて語った内容をブログにしました。初心者あるあるな話が結構出たのではないかと思います。 インタビューアーは品質保証部マネージャーのtarappoさんです。 ※tarappoさんについては以下の記事をぜひご覧ください。 tech.smarthr.jp 自己紹介 tarappo：品質保証部のtarappoです。今回は労務ユニットBのメンバーが最近すすめていたPlaywight周りのことについてお二人と話せればと思います。 eto：品質保証部労務ユニットBに所属しているetoです。よろしくお願いします。 shibachoku：同じく労務ユニットBに所属しているshibachokuです。よろしくお願いし
AWS CodeBuild を利用した CI の高速化: 並列テスト実行が利用可能に | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS CodeBuild を利用した CI の高速化: 並列テスト実行が利用可能に AWS CodeBuild で並列テスト実行のサポートが開始されたことをお知らせします。これにより、テストスイートを同時に実行し、ビルド時間を大幅に短縮できます。 この記事のために作成したデモプロジェクトでは、環境をプロビジョニングする時間を含め、テストの合計時間が 35 分から 6 分に短縮されました。AWS マネジメントコンソールの次の 2 つのスクリーンショットは、その差を示しています。 テストスイートの順次実行 テストスイートの並列実行 継続的インテグレーション (CI) を大規模に実行する際に、テスト時間が非常に長くかかることは大きな課題となります。プロジェクトの複雑さが増し、チームの規模が大きくなるにつれて、包括的なテストスイートの実行に必要な時
「開発者の96％がすでにAIツールを活用」「マルチプレイゲームは引き続き人気」「90%の開発者が最新作をモバイル向けにリリース」など、ゲーム開発の現状を伝える「Unity ゲーミングレポート 2025」が公開
Unity Technologiesは日本時間3月18日、ゲーム業界のトレンドを伝える「Unity ゲーミングレポート 2025」を公開した。 レポートでは、開発者の実に96％がすでにAIツールを活用していることが伝えられたほか、マルチプレイや既存タイトルへの投資、モバイル対応など、効率化と収益性を高める取り組みが広く進んでいることが示されている。 （画像は「Unity ゲーミングレポート 2025」内「AI がゲーム業界に及ぼす影響に関する回答者の意見」より）ChatGPTが2022年11月にリリースされた後、2023年はまさにAIアプリケーションが主流になった年といえる。レポートによると、ゲーム開発者やその他のクリエイターの多くは、最初は不安に思っていたという。しかし、2024年の調査では、回答した開発者の79%がゲームでのAIの使用を肯定的にとらえ、不安に思っている開発者はわずか5%
1. はじめに 日本時間2025年3月25日、Microsoftが自社開発のブラウザ自動化ツールPlaywrightがModel Context Protocol (MCP)に対応したと発表しました。この発表は一見すると技術的なアップデートの一つに過ぎないように思えますが、実は生成AIとブラウザ自動化の融合という観点から見ると、ビジネス現場に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。 これまで生成AIは主に情報提供や内容生成が中心でしたが、MCPに対応することで、AIがブラウザやデスクトップアプリケーションを直接操作できるようになります。つまり、AIが「考える」だけでなく「行動する」能力を手に入れたといえるでしょう。本記事では、PlaywrightのMCP対応の概要と技術的背景、そしてこれによって可能になる新たなビジネスユースケースについて解説します。 また、後半で試しにClaude fo
AIは脆弱性の増減に関してどう働くと考えられていますか。誰でもプログラムを書けるようになるから脆弱なプログラムが増えるという意見と、その反対で、AIによるチェックで脆弱なプログラムが減るという意見を見かけます。 これは中々難しいところで、生成AIが作るプログラムに一定割合脆弱性があるというのは研究が進んでいる分野であり、私が手元で試した範囲でも結構脆弱性のあるコードを見かけます。これは、最近のモデルでもあまり変わっていない印象です。 生成AIが普及する前でも、「フレームワークが脆弱性をカバーしてくれるからプログラマが脆弱性対応する必要性は少なくなる」という話があり、この主張自体は間違ってないのですが、実際のところはプログラマが脆弱性に対して無頓着になったためか、脆弱性診断で見つかる脆弱性は減っていないどころか、増えている印象さえあります。これと似たようなことは、生成AIの利用でも起こりそう
Playwright MCPとは？Playwright MCPとMastraを連携する方法もご紹介｜ChatGPT研究所
はじめに先日発表され注目を浴びている、Playwright MCP。 Playwright MCPを使うと、ブラウザの操作を外部から簡潔な指示で実行できるようになります。 さらに、Mastraと組み合わせることで、AIが自然言語の指示を解析し、Playwright MCPを介してブラウザを操作する流れを構築できます。 実際の動作の様子： 実際の動作イメージとしては、今回ご紹介する方法を使えば、以下のようにブラウザを自在に操作するAIエージェントを構築できます。 今回の記事では、Playwright MCPとは何か、そして、今話題のMastraと連携する方法を解説します。 Playwright MCPとは1. Playwrightとはまず、Playwrightはブラウザを自動操作するためのツールです。 通常、何かのウェブ操作を自動化するには「Chromeを起動してページを開き、ボタンをクリッ
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「本当に必要なエンジニア」とは何か - AIアシスタント時代の新たなエンジニア像
要件定義とソフトウェアアーキテクチャ設計 - TRACERY Lab.（トレラボ）
新卒OSS体験記 - Techouse Developers Blog
アプリを起動せずにアプリを開発して品質と生産性を上げる - 10X Product Blog
エンジニアの相棒Cursorで爆速開発！ - SmartHR Tech Blog
生成AI活用を「セキュリティファースト」で進めるための6つのステップ
個人開発：Next.js はじめてのセキュリティ対策覚書 - izanami
売却査定サービスにおけるE2Eテスト高速化の取り組みについて - LIFULL Creators Blog
Amazonで買った本全てを購入履歴から確認してみた Part1
PlaywrightのMCP対応で広がるビジネス自動化
AIは脆弱性の増減に関してどう働くと考えられていますか。誰でもプログラムを書けるようになるから脆弱なプログラムが増えるという意見と、その反対で、AIによるチェックで脆弱なプログラムが減るという意見を見かけます。 | mond