主要观点：

• 借助 AI 工具可实现将自然语言想法快速转化为可执行代码的自动化测试，如 Cursor、大型语言模型（LLM）和Playwright Model Context Protocol（MCP）。
• BDD 能以通俗易懂的英语编写测试，促进团队协作，Cursor 利用 LLM 生成代码，Playwright MCP 让 LLMs 通过可访问性树与浏览器交互，提高测试效率和可靠性。

关键信息：

• 介绍了行为驱动开发（BDD）的方法及工具（如 Cucumber 或 playwright-bdd）。
• 说明了 Cursor 是集成 LLM 的 AI 驱动 IDE。
• 阐述了 Playwright MCP 协议及其作用。
• 详细展示了设置环境（安装 Node.js、Cursor、配置 Playwright MCP 等）的步骤。
• 以登录测试为例，演示了使用 Cursor 和 Playwright MCP 编写 BDD 测试的过程。
• 分析了使用 LLM 进行测试自动化的好处（速度快、有韧性、促进协作、可扩展）和挑战（复杂场景处理、设置开销、安全问题）。
• 提供了在测试自动化中安全使用 LLM 的最佳实践（掩码敏感数据、使用本地或私有 LLM、理解数据隐私政策、定期安全审计等）。

重要细节：

• 安装 Node.js 可从nodejs.org下载或通过包管理器安装。
• 下载 Cursor 并在设置面板中配置首选 LLM 及获取 API 密钥。
• 配置 Playwright MCP 需安装 MCP 服务器并在项目根目录创建配置文件。
• 在 Cursor 中编写 Gherkin 特征文件并执行测试的步骤及相关视频演示。
• 最佳实践中提到要避免硬编码凭证等敏感数据，使用环境变量或秘密管理器存储，审查 LLM 数据隐私政策等。