Playwright MCP 서버 및 LLMs를 사용한 생성 테스트 비교

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 테스트 자동화 개발자, QA 엔지니어
• 중간~고급 수준의 개발자 (Playwright 및 테스트 패턴 이해 필요)

핵심 요약

• Page Object Model(POM) 구현을 통해 모듈성, 재사용성 강화 (ArticlePage, ConduitPage 등)
• Role-based locators (getByRole)와 web-first assertions 사용으로 Playwright 최적화
• GPT-4.1, Claude 3.7 Sonnet이 유지보수성, 확장성에서 우수한 성능
• Deepseek-R1, xAI-Grok-3은 간단한 시나리오에 적합하지만 규모 확장성 부족

섹션별 세부 요약

1. 코드 품질 및 가독성

• POM 패턴 적용으로 로직 분리 및 재사용성 향상 (ConduitApp의 private getter 사용)
• 역할 기반 선택자(getByRole) 및 환경 변수(env vars) 사용으로 Playwright 최적화
• 명확한 메서드/변수명과 일관된 포맷으로 가독성 향상
• 경고 없는 타임아웃(no hardcoded timeouts) 및 CRUD 테스트 완전히 커버

2. LLM 성능 비교

• GPT-4.1 및 Claude 3.7 Sonnet: 모듈성, 추상화, 확장성 우수 (POM, web-first assertions)
• SWE-1: 구식 브라우저 설정/테어다운 개선 필요
• Deepseek-R1, xAI-Grok-3: 간단한 시나리오에 적합하지만 추상화, 규모 확장성 부족

3. 패턴별 평가

| 패턴 | 유연성 | 가독성 | 확장성 |

|------|--------|--------|--------|

| Getters | 고 | 고 | 고 |

| Private Getters | 중 | 중 | 중 |

| Objects for Locators | 고 | 중 | 저 |

| Methods Directly | 저 | 고 | 저 |

4. 추천 및 결론

• GPT-4.1 및 Claude 3.7 Sonnet은 유지보수성, 확장성에서 우수하며 Playwright 베스트 프랙티스 준수
• Claude 4 Opus/Sonnet은 비용 대비 성능 부족으로 추천하지 않음
• 테스트 자동화 최적화를 위해 POM 패턴, 역할 기반 선택자, 환경 변수 활용 권장

결론

• GPT-4.1과 Claude 3.7 Sonnet은 유지보수성, 확장성, Playwright 베스트 프랙티스 준수에서 우수하며, 고비용 LLM은 피해야 함.
• 테스트 자동화에서 POM 패턴, 역할 기반 선택자, 환경 변수를 적용하여 모듈성과 확장성 향상.