在面對高頻率的版本更新與大型檔期活動壓力下，LINE 購物團隊持續追求「品質穩定」與「快速交付」的平衡。為達成這個目標，我們導入 Playwright 結合內部自建的 MCP（Multi-Context Platform）測試平台，並加入 AI 輔助，打造一套自動化、智慧化的測試流程，有效提升整體開發與驗證效率。

Playwright 提供跨瀏覽器、多裝置模擬及強大的 selector 檢查機制，使得我們能快速建立並維護關鍵路徑的 E2E 測試流程。而 MCP 架構讓測試部署流程模組化、自動化，不僅能根據不同模組獨立執行測試流程，也支援並行驗證與錯誤彙整，加快 debug 效率。

在這個流程中，我們進一步導入 AI 能力來提升智能化層級。例如，透過 LLM 模型自動解析 Playwright 的報錯訊息、推薦改寫腳本策略，甚至能依據 Confluence 的需求文件，自動初步生成場景測試腳本骨架，讓開發人員能更快速將業務邏輯轉換為測試程式碼。透過 Playwright + MCP + AI 的整合，我們實現了開發與測試協作的敏捷化，也讓品質保證的門檻更低、效率更高。未來，我們期待持續深化這套架構，

聽眾收穫：

1. 實戰經驗分享：了解 LINE 購物團隊如何在真實商業壓力下導入 Playwright + MCP 架構，有效提升測試效率與產品穩定性。
2. AI 在測試流程中的實用應用：學會如何運用 LLM 解析錯誤訊息、自動生成測試腳本草案，協助 QA 與開發減輕手動負擔。
3. 打造模組化、可擴展的測試平台架構設計思維：認識 MCP 架構如何實現模組分離、平行執行與快速回饋，並支援多樣產品線測試需求。
4. 從需求到測試的自動化流程建構技巧：如何將 Confluence 需求文件與測試腳本連結，縮短從 PM 到 QA 的資訊落差與溝通成本。
5. 如何實踐品質驅動開發（QDD）：不只做測試，更思考如何讓品質成為加速交付的關鍵力量。