📝Playwright-mcp を使ったE2Eテストスクリプトの作成を試してみた
記事は、QAエンジニアによるE2Eテスト自動化に関する取り組みについて説明しています。 具体的には、MagicPodとPlaywrightを使用した自動化、AI活用による工数削減の試みなどが中心となっています。 QAエンジニアやテストエンジニア、自動化に興味のある方に向けて書かれています。
株式会社アルダグラム
あるだぐらむ
法人代表者名: -
法人番号: 8010401145542
証券コード: -
事業概要: -
郵便番号: 1050023
本社所在地: 東京都港区芝浦1丁目1番1号
従業員数: -
従業員数(男性): -
従業員数(女性): -
創業: -
記事は、QAエンジニアによるE2Eテスト自動化に関する取り組みについて説明しています。 具体的には、MagicPodとPlaywrightを使用した自動化、AI活用による工数削減の試みなどが中心となっています。 QAエンジニアやテストエンジニア、自動化に興味のある方に向けて書かれています。
記事は、QAエンジニアによるE2Eテスト自動化に関する取り組みについて説明しています。 具体的には、MagicPodとPlaywrightを使用した自動化、AI活用による工数削減の試みなどが中心となっています。 QAエンジニアやテストエンジニア、自動化に興味のある方に向けて書かれています。
記事は、QAエンジニアによるE2Eテスト自動化に関する取り組みについて説明しています。 具体的には、MagicPodとPlaywrightを使用した自動化、AI活用による工数削減の試みなどが中心となっています。 QAエンジニアやテストエンジニア、自動化に興味のある方に向けて書かれています。
概要: アルダグラムのサーバーサイドのアーキテクチャについて、モノリスからマイクロサービスへの移行をテーマにした記事です。新プロダクト開発をきっかけに、サービスの責務に応じてサーバーを分離する方針へ移行した過程が説明されています。 対象読者: サーバーサイドのアーキテクチャに興味のあるエンジニア、特にRuby on Railsの経験を持つ方。マイクロサービス化に興味を持つ方。 記事の目的: アルダグラムのマイクロサービス化への取り組みを共有し、読者に参考となる情報を提供することです。
概要: アルダグラムのサーバーサイドのアーキテクチャについて、モノリスからマイクロサービスへの移行をテーマにした記事です。新プロダクト開発をきっかけに、サービスの責務に応じてサーバーを分離する方針へ移行した過程が説明されています。 対象読者: サーバーサイドのアーキテクチャに興味のあるエンジニア、特にRuby on Railsの経験を持つ方。マイクロサービス化に興味を持つ方。 記事の目的: アルダグラムのマイクロサービス化への取り組みを共有し、読者に参考となる情報を提供することです。
概要: アルダグラムのサーバーサイドのアーキテクチャについて、モノリスからマイクロサービスへの移行をテーマにした記事です。新プロダクト開発をきっかけに、サービスの責務に応じてサーバーを分離する方針へ移行した過程が説明されています。 対象読者: サーバーサイドのアーキテクチャに興味のあるエンジニア、特にRuby on Railsの経験を持つ方。マイクロサービス化に興味を持つ方。 記事の目的: アルダグラムのマイクロサービス化への取り組みを共有し、読者に参考となる情報を提供することです。
NotebookLMを活用したQA業務効率化に関する記事です。 仕様理解の要約やテスト観点抽出にAIを活用している事例を紹介しています。 QAエンジニアやテストエンジニアにとって役立つ情報です。
概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。
概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。
概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。
概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。
概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。
概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。
概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。
概要 AIエージェントのシステム構成について説明する記事です。フロントエンド、AIエージェント、MCPの3つのシステムを利用して、自社サービスの劣化版を作りながらAIエージェントを実装する方法を解説します。 誰向け? フロントエンドエンジニアや、バックエンドエンジニア、AIエンジニア、技術リードの方々 Python、Goなどのプログラミング経験のある方におすすめです。
概要: MCPサーバーの構築について、mcp-goを用いた実装方法を解説する記事です。AIの隆盛に対応するため、Go言語でMCPサーバーを作成する手順を示しています。 対象読者: Go言語を用いたサーバーサイド開発に興味のある方。 MCPサーバーの構築に挑戦したい方。
概要: 開発効率向上のため、AIツール導入の現状と今後の展望についての記事です。 対象者: エンジニアリングマネージャー、テックリード、開発者 記事の内容: 開発効率向上のためのAIツール導入について、具体的な導入事例、利用状況、今後の展望などが書かれている。
概要: 開発効率向上のため、AIツール導入の現状と今後の展望についての記事です。 対象者: エンジニアリングマネージャー、テックリード、開発者 記事の内容: 開発効率向上のためのAIツール導入について、具体的な導入事例、利用状況、今後の展望などが書かれている。
概要: 開発効率向上のため、AIツール導入の現状と今後の展望についての記事です。 対象者: エンジニアリングマネージャー、テックリード、開発者 記事の内容: 開発効率向上のためのAIツール導入について、具体的な導入事例、利用状況、今後の展望などが書かれている。
KANNAのAWSインフラ基盤リプレースの舞台裏をまとめた記事です。2024年末に行われた大規模な基盤移行プロジェクトについて、背景、課題、取り組み、学びなどを詳細に解説しています。SREやインフラエンジニア、またはAWSに関心のある方に向けて書かれています。