最新の AI コーディング アシスタントは、Playwright のテスト作成を大幅に高速化できます。 DOM を手動で検査してセレクターを見つける代わりに、自然言語でテストする内容を記述し、AI にテスト コードを生成させることができます。 このセクションでは、生成 AI ツールを Power Platform テスト ワークフローに統合する方法について説明します。
使用可能な AI 統合
次の表は、Power Platform Playwright テストで使用できる AI 統合と、それぞれをいつ使用するかをまとめたものです。
| ツール | 動作内容 | 最適な用途 |
|---|---|---|
| Playwright MCP サーバー | AI アシスタントに実行中のブラウザーへのライブ アクセスを提供します | セレクターの生成、ライブ検査を使用したテストの記述 |
| AI テスト作成と Copilot | Playwright codegen と AI チャットを使用してテストを組み立てる | 初めてのテスト作成、未知のアプリ |
| AI エージェントのカスタム手順 | AI アシスタントにプロジェクト規則を教える | 一貫性のあるコード スタイル、ツールキット API の使用 |
ジェネレーティブ AI が Power Platform のテストを高速化するしくみ
Power Platform アプリのテストを記述するには、次の情報が必要です。
- ロケーターのスコープを設定する適切な iframe (
iframe[name="fullscreen-app-host"]) - 特定のアプリのコントロールの
data-control-name属性値 - 呼び出すツールキット のクラスとメソッド (
GridComponent、FormComponentなど) - Dataverse に基づくギャラリーの適切なタイムアウト (30 ~ 60 秒)
AI ツールは、次の方法で必要な知識を減らします。
- ライブ DOM の検査: Playwright MCP サーバーを使用すると、AI アシスタントは画面の内容を正確に確認し、属性を見つけ、DevTools を開かなくても正確なセレクターを生成できます。
- 対話の記録: Playwright codegen は、クリックとフォームの塗りつぶしをテスト コードとして記録し、AI がクリーンアップして注釈を付けることができます。
- 規則の適用: カスタム命令ファイルは AI アシスタントにプロジェクトのパターンを教えるので、生成されたテストでは生の Playwright ではなく適切なツールキット API が使用されます。
推奨されるワークフロー
最も生産性の高いワークフローは、次の 3 つのツールをすべて組み合わせたものになります。
- ブラウザーで再生モードでアプリを起動します。
- Playwright MCP サーバーを実行します (AI アシスタントをそのブラウザーに接続します)。
- AI に問い合わせ: "Orders ギャラリーを開き、最初の行を検証するテストを記述します"。
- AI は DOM を検査し、セレクターを検索し、ツールキット規則を使用してテストを生成します。
- 生成されたテストを確認してコミットします。
複雑なシナリオの場合
- Playwright codegen を使用して、幸せなパスを記録します。
- 記録を AI チャットに貼り付けます。
- AppProvider と ModelDrivenAppPage を使用して書き直すように AI に依頼します。
- AI はカスタム命令を適用し、ツールキットの慣用的なテストを生成します。
サポートされている AI アシスタント
プレイライト MCP サーバーとカスタム命令は、MCP と互換性のある任意の AI アシスタントと連携します。
- GitHub Copilot (VS Code、Visual Studio)
- クロード (アントロピック、クロード コード)
- カーソル
- ウィンド サーフィン
- MCP クライアント サポートを持つアシスタント。