Opracować: AI-tester interfejsu webowego: agent zarządza Chrome i pisze raporty o błędach

Budżet: 120 USD Termin: 7 dni

😀 Witam!
Mam doświadczenie w tworzeniu agentów AI i skryptów automatyzacji w Pythonie z wykorzystaniem Playwright oraz integracją API OpenAI/Claude.

🛠 Jak to zrobię:
1. Skonfiguruję autonomiczne sterowanie Chrome przez Playwright (autoryzacja, przechodzenie przez scenariusze, rejestrowanie błędów w konsoli i nieudanych zapytań sieciowych).
2. Podłączę LLM (API OpenAI/Claude) do weryfikacji wyników na każdym kroku oraz analizy wizualnych/logicznych odchyleń.
3. Zrealizuję automatyczne zbieranie usystematyzowanych raportów błędów ze zrzutami ekranu, poziomem ważności i krokami reprodukcji w wygodnym formacie (Markdown/Notion/Google Docs).

🎥 Portfolio: Freelancehunt

Porozmawiajmy o szczegółach na czacie, jestem gotów do pracy! Rozwiń

Budżet: 125 USD Termin: 5 dni

Witaj. Stworzę agenta AI w Pythonie + Playwright / Selenium z ładowaniem kontekstu przez LLM API (OpenAI / Claude) do analizy DOM i zrzutów ekranu.

Przechodzenie przez scenariusze z autoryzacją, przechwytywaniem odpowiedzi 4xx/5xx i logów konsoli (page.on('console'), page.on('response')).

Automatyczne porównywanie drzewa DOM i wizualnego układu z oczekiwanym zachowaniem.

Generowanie strukturalnego raportu: odtworzenie krok po kroku, zrzut ekranu nieudanego kroku, powaga i logi. Eksport do Notion / Markdown / Jira przez API.

Uruchamianie przez cron, przez web (FastAPI) lub przez Webhook przy wdrożeniu (CI/CD pipeline).

Podaj tekstowy opis 1–2 typowych scenariuszy — powiem dokładnie o architekturze i terminach. Rozwiń

Budżet: 120 USD Termin: 7 dni

Gotowy, aby zacząć od razu. W pierwszy dzień pokażę szkielet Playwright-runnery oraz demonstracyjny bieg w Chrome. W ciągu 7 dni stworzę działającego agenta AI: normalizacja tekstowych scenariuszy, sprawdzanie UI i danych, zbieranie błędów console/network, zrzuty ekranu, trace oraz strukturalny raport błędów. Uruchomienie skonfiguruję ręcznie, według harmonogramu lub po wdrożeniu. Proszę, powiedzcie, jaki kanał raportowania wybieracie oraz ile początkowych scenariuszy będzie i w jakim formacie?

Budżet: 120 USD Termin: 7 dni

Dzień dobry, mam ponad 5 lat doświadczenia w rozwoju, dużo pracowałem z automatyzacjami AI oraz integracjami OpenAI API.

Realizuję agenta dla Chrome: przechodzenie przez scenariusze, logowanie do konta testowego, sprawdzanie elementów, tworzenie raportów błędów ze zrzutami ekranu i severity (zapisywanie w odpowiednim formacie - Google Docs, Notion, Jira lub Markdown).

Roboczą wersję zrobię w ciągu tygodnia. Dokładną cenę podam po kilku wyjaśnieniach lub w wiadomościach prywatnych.

Jaki format jest potrzebny dla raportów błędów - Google Docs, Jira, czy inny?

Czekam na wiadomość w prywatnych!

Budżet: 650 USD Termin: 7 dni

Zobacz, jest tu niuans - pełnoprawny tester AI z Chrome, logowaniem, sprawdzaniem konsoli, sieci, zrzutami ekranu, śladami i raportami w Jira lub Notion zazwyczaj nie mieści się w 125 USD. Ale można nie komplikować - zaproponowałbym zacząć od krótkiego etapu na 7 dni i stworzyć działający prototyp.

Na pierwszym etapie zrobimy agenta, który uruchamia Chrome, przechodzi 2-3 scenariusze, zbiera błędy konsoli i sieci, robi zrzuty ekranu, zapisuje kroki reprodukcji i formuje raport błędów w Markdown lub Jira. Po tym będzie jasne, gdzie potrzebny jest AI, a gdzie bardziej niezawodne jest zwykłe deterministyczne sprawdzenie przez Playwright.

Pytania do dokładniejszej oceny
> ile scenariuszy planuje się na początku
> gdzie wygodniej pisać raport - Jira, Notion, Google Docs czy Markdown w repozytorium
> czy testowe środowisko już istnieje i czy można dać osobne konto bez danych produkcyjnych

Podobne przypadki Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - AI i automatyzacja skomplikowanego procesu roboczego
> https://business.ingello.com/fractal - architektura agenta i zarządzane scenariusze
> https://systems-fl.ingello.com - główny profil Ingello Systems dla projektów z architekturą, automatyzacją i rozwojem korporacyjnym

Jeśli celem nie jest zabawkowy skrypt, a narzędzie, które zespół będzie mógł uruchamiać codziennie na etapie, lepiej zacząć od prototypu, a potem rozszerzać scenariusze. Siedem razy zmierz - raz automatyzuj =) Rozwiń

Budżet: 125 USD Termin: 7 dni

Witam, robiłem podobnego agenta do automatycznego przechodzenia scenariuszy w przeglądarce: zarządzanie Chrome przez Playwright, logowanie do testowego konta, sprawdzanie pojawiania się elementów, błędów w konsoli oraz nieudanych zapytań sieciowych. Tworzenie raportów błędów ze zrzutami ekranu, severity i krokami reprodukcji również było częścią tego projektu.

Jeśli scenariusze są pisane żywym językiem, warto od razu dodać LLM-parser, który przekształca je w jasne kroki, co eliminuje ręczne przepisywanie TŻ i oszczędza około 30% czasu na wsparcie.

Ile scenariuszy na początku i gdzie składamy raporty: Jira, Notion czy Markdown w repozytorium? I jak planujecie uruchomienie, ręcznie przyciskiem czy przy każdym wdrożeniu etapu?

Proponuję się skontaktować, przy okazji naszkicuję schemat rozwiązania pod wasze scenariusze i format raportu błędów z wideo przebiegu.

Budżet: 120 USD Termin: 3 dni

Witaj! Gotowy, aby zacząć dzisiaj.

Odpowiadam na twoje pytanie dotyczące GitHub: pisanie agenta od zera w 2026 roku to zmarnowanie twojego budżetu.

Do takiego zadania najlepiej wziąć za podstawę nowoczesne open-source frameworki browser-use lub Stagehand w połączeniu z Playwright. One już potrafią zarządzać Chrome przez LLM, rozumieją scenariusze w zwykłym ludzkim języku (bez hardcoded-selektorów) i nie psują się, jeśli na stronie trochę zmienił się design.
Jak zrealizuję twoje 4 punkty w 4 dni (w ramach $125):
Uruchomienie i integracja: Zrobię komendę CLI do ręcznego uruchamiania + gotowy GitHub Action / Webhook, który automatycznie uruchomi testy po wdrożeniu etapu lub według harmonogramu cron.

Przechodzenie scenariuszy: Agent się autoryzuje (ustawimy obejście captcha/2FA dla testowego środowiska, jeśli to konieczne) i czyta scenariusze tekstem. LLM sama interpretuje, gdzie klikać i co wypełniać.

Kontrola jakości (najważniejsze):
Playwright przechwytuje błędy konsolowe (page.on('console')) oraz zapytania sieciowe 4xx/5xx.

Claude 3.5 Sonnet / GPT-4o (Vision) sprawdza zrzut ekranu na każdym kroku: czy pojawił się element i czy nie przesunęła się układ (klasyczne selektory tego nie widzą, a model Vision zauważa to natychmiast).

Playwright przechwytuje błędy konsolowe (page.on('console')) oraz zapytania sieciowe 4xx/5xx.

Claude 3.5 Sonnet / GPT-4o (Vision) sprawdza zrzut ekranu na każdym kroku: czy pojawił się element i czy nie przesunęła się układ (klasyczne selektory tego nie widzą, a model Vision zauważa to natychmiast).

Raporty błędów: Po teście generowany jest strukturalny raport (na początek najwygodniej zrobić Markdown bezpośrednio w repozytorium lub integrację z Notion API): kroki reprodukcji, Oczekiwane / Faktyczne, Severity, zrzut ekranu błędu oraz link do Playwright Trace (można odtworzyć co do sekundy). Rozwiń

Budżet: 125 USD Termin: 5 dni

Kateryna, proponuję zacząć nie od uniwersalnego systemu na nieokreśloną liczbę scenariuszy, a od weryfikowalnego MVP, które następnie można bezpiecznie rozszerzać.

Na pierwszym etapie zbiorę runner na Playwright dla Chrome: autoryzacja testowym kontem, wykonanie trzech uzgodnionych scenariuszy, sprawdzenie elementów i danych, zbieranie błędów konsoli i nieudanych zapytań sieciowych. W przypadku defektu zapisywany jest zrzut ekranu i trace, a w repozytorium tworzony jest usystematyzowany raport Markdown. Scenariusze czytelne dla człowieka będą przekształcane w zrozumiałe kroki, ale krytyczne kontrole pozostaną deterministyczne, aby wynik nie zależał od losowych decyzji agenta.

Gotowość etapu: uruchomienie jedną komendą lub z CI, trzy działające scenariusze z wynikami pass/fail, raport błędów z krokami, expected/actual, severity i dowodami, README dotyczące konfiguracji testowego konta i dodawania nowych scenariuszy. Integrację z Jira/Notion i rozszerzenie liczby scenariuszy ocenimy osobno po demonstracji MVP.

Koszt pierwszego etapu — 125 USD przez Safe, termin — 5 dni po otrzymaniu testowego środowiska i scenariuszy.

Jakie trzy scenariusze bierzemy w MVP i czy w testowej autoryzacji jest CAPTCHA, 2FA lub SSO?

Budżet: 125 USD Termin: 12 dni

Dzień dobry!
Widzę zadanie: agent AI, który samodzielnie przechodzi scenariusze w Chrome, wychwytuje rozbieżności (nieudane zapytania, błędy w konsoli, uszkodzoną szatę graficzną) i tworzy raporty błędów ze zrzutami ekranu, poziomem ważności i śladem wykonania.

To dokładnie mój profil - Python + automatyzacja przeglądarki + integracja LLM. Jeśli chodzi o gotowe repozytoria: całkowicie „z pudełka” takiego nie ma, ale fundament można naprawdę zbudować na połączeniu Playwright (zarządzanie Chrome, ślady, wideo, przechwytywanie zapytań sieciowych i konsoli) + warstwa LLM, która analizuje ludzkie scenariusze i decyduje, co klikać i co sprawdzać. To szybsze i bardziej niezawodne niż pisanie od zera.

Wyjaśnię 2 kwestie:
1) Gdzie tworzymy raporty błędów w pierwszej wersji - zaczniemy od jednego kanału (Markdown w repozytorium lub Notion), a resztę dodamy później, czy od razu potrzebne Jira z API?
2) Ile scenariuszy na starcie (N) i czy na testowym środowisku jest coś niestandardowego do logowania - 2FA, captcha, SSO?

Zrobię tak:
1) Rdzeń na Playwright: uruchomienie Chrome, logowanie, przechodzenie scenariuszy z listy tekstowej, zbieranie konsoli/sieci/zrzutów ekranu/wideo i śladu
2) Warstwa LLM: interpretacja scenariuszy w ludzkim języku + analiza rozbieżności (oczekiwane vs rzeczywiste, określenie poziomu ważności)
3) Generator raportu w wybranym kanale + konfiguracja uruchamiania (przycisk / cron raz dziennie / hook na wdrożenie etapu)

Mam odpowiedni projekt w portfolio: SaaS AI-analiza - FastAPI + PostgreSQL z przetwarzaniem danych przez AI, plus osobne doświadczenie z automatyzacją i botami.

Proponuję podzielić na etapy: najpierw MVP (1 kanał raportów + podstawowe scenariusze), potem rozszerzenie. Orientacyjny koszt MVP: od 18 000 UAH / 12–18 dni — dokładniej po odpowiedzi na pytania.

— Denis Iwanchenko · Programista Python, integracje AI Rozwiń

Budżet: 120 USD Termin: 7 dni

Witaj, Kateryno! Zapoznałem się z Twoim zadaniem technicznym dotyczącym opracowania agenta AI do testowania interfejsów webowych. Jestem gotów zrealizować ten system w Pythonie w sposób jakościowy, stabilny i pod klucz. Jestem programistą, specjalizującym się w asynchronicznej automatyzacji przeglądarek, parsowaniu i integracji modeli AI (stak: Python, asyncio, Playwright / Selenium, OpenAI / Gemini API). Zrealizuję Twojego AI-testera według następującego jasnego planu technicznego: Uruchomienie i infrastruktura: Stworzę elastyczny skrypt, który można uruchamiać zarówno ręcznie jedną komendą, jak i integrować według harmonogramu (cron na Linux VPS) lub wyzwalaczem po wdrożeniu etapu. Zarządzanie przeglądarką (Playwright): Wykorzystam Playwright do stabilnego zarządzania Chrome w trybie asynchronicznym. Skrypt będzie bezpiecznie logować się do kont testowych, przetwarzać dynamiczną zawartość i przechodzić po stronach. Logika agenta AI (Vision API): Do rozpoznawania scenariuszy „w ludzkim języku” podłączę multimodalne API. Na każdym kroku skrypt będzie robił zrzut ekranu, przekazywał go do modelu wraz z aktualnym zadaniem z listy i otrzymywał jasne instrukcje dotyczące następnego działania lub rejestrowania odchyleń. Generowanie raportów błędów: Jeśli AI wykryje błąd (brak elementu, błąd 500, przesunięcie układu), skrypt automatycznie zbiera log błędu, dołącza zrzut ekranu i formuje strukturalny raport w formacie Markdown/Notion lub wysyła powiadomienie przez Google Docs API. Na koniec cena będzie niższa niż podana, ponieważ obecnie pracuję na opinię, ranking.

Budżet: 125 USD Termin: 3 dni

jest wiele agentów, na przykład jimmytoan/qa-agent

można wziąć jednego i dostosować go do waszego TZ.

Budżet: 125 USD Termin: 7 dni

Dzień dobry, Kateryna!

Opracowanie agenta AI do testowania interfejsów webowych to skomplikowane zadanie, które wymaga głębokiego zrozumienia zarówno technologii, jak i scenariuszy użytkowników. Mam doświadczenie w tworzeniu zautomatyzowanych rozwiązań, które skutecznie realizują podobne zadania.

Rozumiem, że potrzebujesz agenta, który będzie w stanie przejść przez scenariusze, sprawdzić ich poprawność i sporządzić raporty o błędach. To pozwoli znacznie skrócić czas testowania i zwiększyć jakość produktu.

Na początek należy doprecyzować szczegóły:
1. Jaką funkcjonalność chcesz zrealizować w agencie?
2. Jakie scenariusze planujesz przetestować i w jakim formacie będą one dostarczone?
3. Jakie są Twoje preferencje dotyczące narzędzi do raportowania (Google Docs, Notion, Jira)?

Po uzyskaniu tych informacji będę mógł zaproponować konkretny plan działania i oszacowanie terminów.

Wstępny koszt opracowania może wynosić od 1000$ w zależności od złożoności projektu i czasu potrzebnego na realizację.

W moim profilu znajdują się przykłady prac, które mogą zademonstrować moje doświadczenie w opracowywaniu zautomatyzowanych rozwiązań: Oleg Kostylev - Freelancehunt.

Porozmawiajmy o szczegółach Twojego projektu w wiadomościach prywatnych, aby mogłem lepiej zrozumieć Twoje wymagania i zaproponować skuteczne rozwiązanie. Rozwiń

Budżet: 125 USD Termin: 3 dni

W sprawie gotowych repozytoriów: sens ma wzięcie za podstawę połączenia Playwright z agentem LLM, a nie pisanie runnera od zera.

Stworzę agenta: logowanie, przechodzenie przez scenariusze krok po kroku z weryfikacją elementów, błędów konsoli, nieudanych zapytań i układu. Na koniec raport z krokami reprodukcji, oczekiwanym i faktycznym zachowaniem, zrzutem ekranu i severity.

Proszę o wyjaśnienie, gdzie potrzebny jest raport: Markdown w repozytorium, Jira czy Notion, oraz ile scenariuszy na start. Termin około 3 dni.