原文摘要

近日我们连续发布了两篇 Prompt 工程系列教程：本篇聚焦性能测试与并发场景，演示如何借助 Prompt 工程和 Playwright 自动化压力测试 saucedemo.com。

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进一步信息揣测

• Prompt工程在性能测试中的隐藏优势：通过AI生成并发测试脚本可绕过传统工具（如JMeter）的学习曲线，直接输出可执行的Playwright代码，尤其适合快速验证场景，但需注意AI可能忽略边界条件（如网络延迟模拟）。
• Playwright并发上下文的实战陷阱：官方文档未明确提及高并发时浏览器实例的内存泄漏风险，实际测试中超过50个并发需手动清理browser_context，否则CI服务器可能因OOM崩溃。
• saucedemo.com的测试捷径：该站点常用于演示但隐藏了限流机制（未公开文档），连续请求超过100次/分钟会触发IP临时封禁，需在脚本中添加随机延迟（1-3秒）规避。
• AI生成脚本的可靠性缺陷：自动生成的代码往往缺少异常重试逻辑（如元素加载失败），需人工补充retry装饰器或wait_for_selector的超时配置，否则压测结果失真。
• CSV报告的隐藏成本：直接输出CSV在大并发下会导致文件锁竞争，业内通常改用SQLite或分片写入，但AI生成的模板代码通常未考虑这一点。
• CI集成的非公开技巧：GitLab CI中Playwright并发任务需显式设置xvfb虚拟屏幕，否则无头模式可能随机失败，此问题仅在某些Docker基础镜像中出现（如node:alpine）。
• 付费工具的内幕替代方案：商业压测工具（如LoadRunner）的分布式特性可通过Kubernetes+Playwright集群模拟，但需自行实现结果聚合，相关开源方案（如Locust）兼容性差。