Playwright MCP 서버와 GPT-4를 활용한 테스트 코드 자동 생성 탐구

핵심 기술

이 콘텐츠는 Playwright MCP 서버와 GPT-4를 결합하여 웹 애플리케이션의 테스트 케이스 생성을 자동화하는 혁신적인 접근 방식을 소개합니다.

기술적 세부사항

• Playwright MCP 서버: 웹 테스트 자동화를 위한 Playwright의 강력한 기능을 활용합니다.
• GPT-4 활용: 자연어 프롬프트와 제공된 상수를 기반으로 테스트 케이스 코드(로그인, 기사 생성/수정/삭제 등)를 생성합니다.
• 테스트 케이스 구조: 웹 앱의 각 주요 단계(네비게이션, 로그인, 기사 CRUD)를 처리하는 ArticlePage 클래스를 정의합니다.
  • nav: 페이지 내 요소 탐색을 위한 로케이터 그룹 (Sign in, New Article, 사용자 이름 등)
  • loginForm: 로그인 관련 입력 필드 및 버튼 로케이터 (Email, Password, Sign in)
  • editorForm: 기사 편집 관련 입력 필드 및 버튼 로케이터 (Article Title, About, Write your article, Publish Article)
  • article: 기사 관련 요소 로케이터 (제목, 수정 버튼, 삭제 버튼)
• 메소드 구현: 각 페이지 객체 모델(POM) 클래스 내에서 클릭, 입력, 검증(assertion) 로직을 포함한 비동기 메소드를 구현합니다.
  • login(email, password, username): 로그인 절차 및 사용자 이름 확인
  • createArticle(title, about, content): 기사 생성 및 제목 확인
  • editArticle(updatedTitle, updatedAbout, updatedContent): 기사 수정 및 제목 확인
  • deleteArticle(): 기사 삭제 (이후 리디렉션 및 가시성 검증 언급)
• 로케이터 설계 패턴:
  • 장점: 중앙 집중화, 재사용성, 빠른 초기화.
  • 단점: stale locators 가능성, 낮은 캡슐화.
• 향후 계획: Claude 3.7 Sonnet을 사용한 후속 아티클 예고.

개발 임팩트

GPT-4와 같은 LLM을 활용하여 테스트 코드 작성 시간을 대폭 단축하고, 반복적인 테스팅 작업을 자동화하여 QA 프로세스의 효율성을 높일 수 있습니다. 또한, 자연어 기반의 테스트 시나리오 작성을 통해 비개발 직군과의 협업을 용이하게 할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

원문에는 커뮤니티 반응에 대한 구체적인 언급은 없으나, AI를 활용한 테스트 자동화에 대한 개발자들의 높은 관심과 참여를 유도할 것으로 예상됩니다.