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进一步信息揣测

• DeepSeek API Key的隐藏成本：虽然文章提到使用.env文件配置API Key，但未提及DeepSeek API的调用费用（如按token计费或订阅模式），实际使用中可能产生意外的高额账单，尤其是高频测试场景。
• AI自愈的局限性：声称AI能“智能调整定位方式”和“自动生成修复代码”，但未说明对动态内容（如验证码、随机ID元素）或复杂业务逻辑的失效风险，实际需人工兜底干预。
• Playwright安装的隐性依赖：playwright install会下载浏览器二进制文件（约1GB），可能因网络环境导致安装失败，需手动配置镜像源或代理，但文中未提及。
• 企业级测试的合规风险：未提醒AI生成的修复代码可能包含敏感数据（如XPath硬编码），直接提交到代码库会违反安全审计规则，需人工脱敏处理。
• DeepSeek模型的版本陷阱：API可能默认使用旧版本模型（如未指定gpt-4参数），导致修复建议质量不稳定，需显式声明模型版本。
• 定位策略的行业黑话：资深测试人员会优先用data-testid等专用属性而非CSS/XPath，但文章未对比不同定位方式的维护成本差异。
• CI/CD集成的坑点：AI修复后的脚本需重新触发流水线，可能因测试环境残留数据导致“假通过”，需额外编写清理逻辑，文中未覆盖。
• 商业产品的竞品替代方案：可免费自建的解决方案（如基于Tesseract的OCR定位）完全未提及，可能因作者与DeepSeek有合作推广倾向。