本文通过对比豆包和 DeepSeek 在 Playwright 测试代码重构上的表现，提供了一套可复用的提示词模板，并延伸至多环境鉴权、数据驱动和 POM 分层三个企业级进阶场景。
📝 详细摘要
文章以一段「能跑但乱」的 Playwright 自动化测试代码为起点，展示了如何利用 AI 提示词模板进行代码重构。作者首先给出了一个通用的重构提示词模板，然后让豆包和 DeepSeek 分别对同一段代码进行重构，并进行了横向对比：豆包采用函数式+常量区风格，选择器管理强；DeepSeek 采用面向对象风格，封装性好。文章进一步将重构技巧延伸至三个企业级进阶场景：多环境鉴权管理（ConfigManager）、测试数据驱动（pytest 参数化）、POM 分层架构，并提供了相应的 AI 辅助提示词和代码示例。最后，文章总结了从单脚本到企业级框架的演进路径，并布置了作业。
💡 主要观点
- AI 代码重构的核心是提供清晰的提示词模板，明确角色、目标和约束。 文章提供了一个可直接复用的提示词模板，包含角色设定、原始代码、重构目标（可读性、注释、最佳实践等）和输出格式要求，这是获得高质量重构结果的关键。
💬 文章金句
- 删一行全崩？改一处漏十处？——这就是'能跑但乱'的脚本式代码。今天教你用 AI 把它重构成'好维护'的代码。
- 公式：AI 重构 → 人工审核业务逻辑 → 微调后用。
- 框架不是一天搭成的，但重构是第一天就要做的事。
📊 文章信息
AI 初评：82
来源：Playwright实战教程
作者：Playwright实战教程
分类：软件编程
语言：中文
阅读时间：31 分钟
字数：7602
标签： AI 辅助编程, 代码重构, Playwright, 自动化测试, 提示词工程