[기술포스팅 원문] https://devocean.sk.com/blog/techBoardDetail.do?ID=167378&boardType=techBlog

[기술포스팅 요약] TC = 프롬프트! 에이닷 QA팀은 Cursor + Playwright 조합으로 테스트 자동화의 새로운 패러다임을 시도하고 있습니다. 이 글은 LLM 기반으로 테스트케이스(TC)를 자연어 프롬프트로 변환하여 자동화 코드를 생성하고 실행하는 실무 적용 사례를 상세히 소개합니다.

• Cursor + Playwright 조합의 이유
  • AI가 시나리오 흐름을 잘 이해하고 Playwright API를 정확히 활용
  • 자동 테스트 코드 생성 속도가 빠르며, Headless 테스트도 지원
  • 스크린샷, mocking까지 프롬프트 기반 자동화 가능
• 테스트 자동화 프로세스
  • Jira Zephyr에 작성된 TC → API로 추출 → JSON → 프롬프트 변환
  • Cursor IDE에 입력 → LLM이 자동으로 Playwright 코드 생성
  • 테스트 실행 결과 HTML 리포트 자동 생성
• 실행 흐름 예시
  • 페이지 접속 및 로딩 → 로그아웃 팝업 확인 → 배너 닫기 → 로그인 버튼 클릭
  • T ID 로그인 페이지 이동 → 로그인 수행 → 사용자 정보 확인
  • AI 모델 선택 및 질문 입력 → 응답 생성 확인
• 실행 중 문제 해결 방식
  • LLM이 오류 발생 시 DOM 구조 파악 → 원인 분석 → 코드 자동 수정 및 재실행
  • 버튼 중복 문제도 스스로 감지 후 수정 진행
• 마무리 인사이트
  • 기존 테스트 자동화는 UI 변경에 민감하고 유지보수 부담이 큼
  • Cursor 도입으로 TestCase = Prompt = 코드 자동 생성 가능성 열림
  • Web 중심이지만 추후 모바일 확장성도 기대됨

이 글은 LLM을 통한 테스트 자동화의 가능성과 한계를 실제 테스트 과정에서의 오류 수정 흐름까지 보여주는 귀중한 자료입니다. QA 자동화의 새로운 미래를 엿볼 수 있는 사례로, 특히 반복적 테스트 유지보수에 고민이 있는 팀에 강력히 추천됩니다.

이 게시글은 [GPT-4o model]를 통해 요약되었으며, 정보 공유 목적으로 게시되었습니다. 원문 게시물에 대한 책임이나 이해 관계가 없습니다. - 소프트웨어QA 포럼