E2Eテストの実行速度を平均88%向上させたPlaywright。コードベースで一元管理し実行コストを抑えた株式会社ニーリーのPlaywright活用事例をご紹介 #Playwright# #findy_tools#

# Claude Agent SDKの便利で実践的な使い方 🔌 MCP で Playwright・DB・GitHub 等の外部ツールをエージェントに接続して、能力を無限に拡張できます。 MCP（外部ツール接続）は、Model Context Protocol を介して外部の MCP サーバー（ブラウザ・DB・API 等）をエージェントに接続する機能です。 📌 タイトル：MCP を使用して外部ツールに接続する 🔗 URL： 🧩 概要 `mcp_servers` に stdio / HTTP / SSE トランスポートで外部 MCP サーバーを指定します。`allowedTools` でアクセス可能なツールを制御し、`env` や `headers` で認証情報を注入します。 🛠 使い方 `mcp_servers` に stdio / HTTP / SSE トランスポートでサーバーを指定します。例えば Playwright は `{"command": "npx", "args": ["@playwright/mcp@latest"]}`、Postgres は `"env": {"DATABASE_URL": "..."}` で接続情報を注入します。`allowed_tools=["mcp__postgres__query"]` で利用可能なツールを制御します。 🏗 実践的な使い方 ・Playwright MCP サーバーを接続し「 を開いて内容を説明して」で E2E テストや Web スクレイピングエージェントを構築します。 ・Postgres MCP サーバーに接続し「先週のサインアップ数を日別で」と尋ねると、Claude がスキーマ検出→ SQL 生成→実行します。`allowedTools: ["mcp__postgres__query"]` で読み取りのみ許可。 ・GitHub MCP サーバーで Issue トリアージや自動対応ボットを構築します。 ・`system/init` メッセージの `mcp_servers[].status` で接続状態を起動前に検証します。 💡 ユースケース 🌐 Playwright によるブラウザ自動化 🗄 自然言語での DB クエリ実行 📋 GitHub Issue の自動トリアージ ⚠️ 注意点 `permissionMode: "acceptEdits"` は MCP ツールを自動承認しません。`allowedTools` のワイルドカード（`mcp__github__*`）で必要なサーバーのみ許可するのが安全です。接続タイムアウトはデフォルト 60 秒です。 #ClaudeAgentSDK# #AI#

# Claude Agent SDKの便利で実践的な使い方 🔌 MCP で Playwright・DB・GitHub 等の外部ツールをエージェントに接続して、能力を無限に拡張できます。 MCP（外部ツール接続）は、Model Context Protocol を介して外部の MCP サーバー（ブラウザ・DB・API 等）をエージェントに接続する機能です。 📌 タイトル：MCP を使用して外部ツールに接続する 🔗 URL： 🧩 概要 `mcp_servers` に stdio / HTTP / SSE トランスポートで外部 MCP サーバーを指定します。`allowedTools` でアクセス可能なツールを制御し、`env` や `headers` で認証情報を注入します。 🛠 使い方 `mcp_servers` に stdio / HTTP / SSE トランスポートでサーバーを指定します。例えば Playwright は `{"command": "npx", "args": ["@playwright/mcp@latest"]}`、Postgres は `"env": {"DATABASE_URL": "..."}` で接続情報を注入します。`allowed_tools=["mcp__postgres__query"]` で利用可能なツールを制御します。 🏗 実践的な使い方 ・Playwright MCP サーバーを接続し「 を開いて内容を説明して」で E2E テストや Web スクレイピングエージェントを構築します。 ・Postgres MCP サーバーに接続し「先週のサインアップ数を日別で」と尋ねると、Claude がスキーマ検出→ SQL 生成→実行します。`allowedTools: ["mcp__postgres__query"]` で読み取りのみ許可。 ・GitHub MCP サーバーで Issue トリアージや自動対応ボットを構築します。 ・`system/init` メッセージの `mcp_servers[].status` で接続状態を起動前に検証します。 💡 ユースケース 🌐 Playwright によるブラウザ自動化 🗄 自然言語での DB クエリ実行 📋 GitHub Issue の自動トリアージ ⚠️ 注意点 `permissionMode: "acceptEdits"` は MCP ツールを自動承認しません。`allowedTools` のワイルドカード（`mcp__github__*`）で必要なサーバーのみ許可するのが安全です。接続タイムアウトはデフォルト 60 秒です。 #ClaudeAgentSDK# #AI#

テスト実行時間を1/5に高速化し成功率を99%超に向上させたPlaywright。シナリオ数を2倍以上に増やしつつベンダーロックインを解消したウェルスナビ株式会社のPlaywright活用事例をご紹介 #Playwright# #findy_tools#

テストをチーム全員の共有物へ！ E2Eリグレッションテストの基盤を、mablからPlaywrightへ移行。取り組みの詳細を、QAエンジニアnkhrさんがレポートしてくれました✍️

Codex、いわゆるスクリーンショットの目視確認に結構トークンを使うみたいなので、そこの部分をMCP化してCodexからLM Studioサーバ上のGemma-4-12b-QATにキックするようにしてみた。 詳細な画像認識も含めて、Codex自身の画像目視と同じくらいの精度は出ているようだが、本格的に試す前に5時間制限が来てしまった。 Playwrightを使ってのUI確認もできているところまでは確認できたので、しばらく使ってみよう。

APIのないサイトでも、エージェントが自分でブラウザを操作して仕事を終わらせる時代です。 タイトル: Browser Use in Managed Deep Agents URL: LangSmithが運用するリモートブラウザと、コンテキストを節約するブラウザツールがManaged Deep Agentsに加わりました。 注目ポイントは3つです。 🔐 パスワードをモデルに渡さないハンドオフ ログインページに当たると、エージェントがbrowser_handoffを呼びます。ユーザーはLangSmith Studioで同じブラウザにサインインしてHand backを押すだけ。パスワードはモデルにもトレースにも渡りません。scope="user"なら一度のログインが後のスレッドにも引き継がれます。 🧠 ページ全体を読み込まないツール設計 browser_snapshotがアクセシビリティツリーを読み、browser_runが多数の操作を1回の呼び出しにまとめて、必要な出力だけを返します。ページの大半をコンテキストに入れずに済み、速くなります。 🧪 localhostのアプリをそのままE2Eテスト ブラウザからのlocalhost:5173へのリクエストを、プライベートリンクでエージェントのサンドボックスに中継します。公開URLは不要で、通った手順はPlaywright風のテストとして保存できます。 WebVoyager 100タスクで合格率90%、総費用は$1.98でした。ただし1つのベンチマークの結果です。 #LangChain# #ブラウザエージェント#

便利だけど知られていないGemini APIの機能 🖥️ 「この画面を見て、ここをクリックして」ができるAI。ブラウザ操作の自動化が変わります。 Geminiの「コンピュータ使用（Computer Use）」は、画面を見てマウスやキーボードを操作するエージェント機能です。UIテストやWeb操作タスクの自動化に新しい可能性を開きます。 📌 タイトル：コンピュータ使用（Computer Use） 🔗 URL： 🧩 概要 従来のUI自動化はDOM構造やセレクタに依存しており、UIが変わると壊れやすいのが難点でした。Computer Useは画面のスクリーンショットを「見て」理解し、クリックやタイプなどの操作を指示できるエージェント機能です。人間がブラウザを操作するのと同じように、視覚ベースでUIを操作できます。 🛠 使い方 スクリーンショットをGeminiに渡し、実行したいタスクを自然言語で指示します。Geminiが画面上のどこをクリック/入力すべきかを判断し、操作アクションを返します。それをブラウザ自動化ツール（Playwright等）と連携して実行する流れです。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・E2Eテスト自動化：「ログインして商品をカートに入れて決済まで進めて」のような複雑なフローを自然言語で記述。UIの変更に強いテストに。 ・RPA的業務自動化：社内システムのフォーム入力やデータ転記を、画面を見ながら自動実行。APIがないレガシーシステムにも対応。 ・Web操作エージェント：「この比較サイトで最安値を調べて」のようなタスクを画面操作で完遂。 ・アクセシビリティ検証：画面を視覚的に解釈して、操作性の問題を検出するテストツールに。 💡 ユースケース 🧪 視覚ベースのE2Eテスト自動化 🤖 APIのないシステムのRPA的自動化 🌐 Webブラウジング・情報収集エージェント ♿ アクセシビリティの自動検証 ⚠️ 注意点 画面の解釈に基づくため、操作の正確性は100%ではありません。重要な操作（決済、削除等）には人間の確認ステップを挟むべきです。また、レイテンシが大きめなので、高速な連続操作には不向き。セキュリティ面でも、操作対象のシステムへのアクセス権限管理に注意が必要です。 ✨ 「APIがないからLLMで自動化できない」は過去の話。画面を見て操作するエージェントの世界を、まずは簡単なタスクから試してみてください。 #Gemini# #LLM#

「もうエージェントに指示するのはやめて、指示するシステムを設計せよ」——2026年6月に3人がほぼ同時に同じ言葉へ辿り着いた、新しい層の話です🔁 タイトル: Loop Engineering: The Anthropic Playbook for Designing Systems That Prompt Your Agents URL: prompt→context→harnessの上に立つ第4の層「ループエンジニアリング」を定義し、5つの動き・6つの部品・4つのコストに分解した実践ノートです。注目ポイントは3つ。 🔁 自分を「ループの外」に出す これまでの用語は人間がキーボードの前で1行ずつ指示する前提でした。ループエンジニアリングはその前提を消し、実践者をエンジンから「エンジンを設計する人」へ移します。タイマーで起動し、サブエージェントを生み、自分の出力を次の入力に食べさせる——会話をまたぐ記憶があるから単発でなくループです。 🛑 一番難しいのは「Noと言える検証」 自分の出力を採点させるとエージェントは甘く褒めます。だから生成器を自己批判的にするのではなく、独立した懐疑的な評価器を別モデルで用意し、読むだけでなくPlaywright等で実際に操作して検証させる。Claude Codeの/goalは停止条件を別の小型モデルが判定します（銀行のmaker-checker原則）。 💎 生成はタダ同然、希少なのは「判断」 コードもPRも修正もあふれ、価値は「どれが本当に正しいか」を見極める判断に集中します。Stripeは週1,300超の機械生成PRをマージしますが、信頼性はモデルの大きさでなく制約の質から来ており、PRは今も人間がレビューしています。 同じループでも作り手次第で正反対の結末になる、という最後の一文が刺さります。 #AIエージェント# #LoopEngineering#

便利だけど知られていないGemini APIの機能 🖥️ 「この画面を見て、ここをクリックして」ができるAI。ブラウザ操作の自動化が変わります。 Geminiの「コンピュータ使用（Computer Use）」は、画面を見てマウスやキーボードを操作するエージェント機能です。UIテストやWeb操作タスクの自動化に新しい可能性を開きます。 📌 タイトル：コンピュータ使用（Computer Use） 🔗 URL： 🧩 概要 従来のUI自動化はDOM構造やセレクタに依存しており、UIが変わると壊れやすいのが難点でした。Computer Useは画面のスクリーンショットを「見て」理解し、クリックやタイプなどの操作を指示できるエージェント機能です。人間がブラウザを操作するのと同じように、視覚ベースでUIを操作できます。 🛠 使い方 スクリーンショットをGeminiに渡し、実行したいタスクを自然言語で指示します。Geminiが画面上のどこをクリック/入力すべきかを判断し、操作アクションを返します。それをブラウザ自動化ツール（Playwright等）と連携して実行する流れです。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・E2Eテスト自動化：「ログインして商品をカートに入れて決済まで進めて」のような複雑なフローを自然言語で記述。UIの変更に強いテストに。 ・RPA的業務自動化：社内システムのフォーム入力やデータ転記を、画面を見ながら自動実行。APIがないレガシーシステムにも対応。 ・Web操作エージェント：「この比較サイトで最安値を調べて」のようなタスクを画面操作で完遂。 ・アクセシビリティ検証：画面を視覚的に解釈して、操作性の問題を検出するテストツールに。 💡 ユースケース 🧪 視覚ベースのE2Eテスト自動化 🤖 APIのないシステムのRPA的自動化 🌐 Webブラウジング・情報収集エージェント ♿ アクセシビリティの自動検証 ⚠️ 注意点 画面の解釈に基づくため、操作の正確性は100%ではありません。重要な操作（決済、削除等）には人間の確認ステップを挟むべきです。また、レイテンシが大きめなので、高速な連続操作には不向き。セキュリティ面でも、操作対象のシステムへのアクセス権限管理に注意が必要です。 ✨ 「APIがないからLLMで自動化できない」は過去の話。画面を見て操作するエージェントの世界を、まずは簡単なタスクから試してみてください。 #Gemini# #LLM#