- 博客(358)
- 资源 (18)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 什么是Python？为什么初学者都在学它？
在这个AI驱动、万物互联、数据泛滥的新时代，每个人都需要掌握一种新的“识字能力”——编程。Python正是最友好、最具力量的起点。它不止适合工程师，更适合想要了解未来、参与技术革命、解决问题、创造价值的每一个人。如果你还没开始学Python，现在就是最好的时机。如果你已经开始，不妨坚持深入——你会发现，Python的世界，远比想象中广阔、精彩，也更加关乎你的未来。
2025-05-12 12:08:12
352
原创 学不会编程也能写测试？AI让测试更平权
在传统的软件开发体系中，测试常被划分为“技术型测试”（如自动化、性能、安全）和“业务型测试”（如功能验证、用户体验）。前者掌握技术话语权，后者则更多依赖经验和流程规范。然而，随着大语言模型（LLM）等AI技术的迅猛发展，这一固有格局正被悄然打破： AI 让不会编程的人也能设计、生成、执行高质量的测试，打破技术壁垒，推动测试的“平权化”进程。本文将探讨AI如何重塑软件测试生态，让“非技术背景”的测试人员在质量保障体系中获得新的力量与尊重。
2025-05-12 02:15:00
1374
原创 智能流量回放：用AI提升测试场景还原精度
在传统的流量回放方法基础上，AI的引入不仅仅是提升了回放精度，更是改变了测试的本质。从自动化到智能化，AI使得流量回放变得更加动态、灵活与精准。随着AI技术的不断发展，未来的流量回放将更加高效、个性化，并且能够实现跨环境、跨平台的无缝对接。
2025-05-12 00:15:00
347
原创 用大模型提取需求文档的关键测试点
近年来，大语言模型（LLM）的快速发展，为这一问题的解决提供了新的视角与技术手段。通过自然语言处理（NLP）技术，AI可以从需求文档中自动提取出关键的测试点，极大地提高了测试工作的效率和准确性。那么，如何利用大模型来提取需求文档中的关键测试点？它背后有哪些技术挑战和潜力？本文将从AI技术的角度，深入探讨这个问题。
2025-05-11 01:15:00
618
原创 从需求到用例的AI路径：准确率与挑战
从需求到用例”的AI路径，并非只是提高效率的捷径，它背后承载的是一个关于需求理解、认知建模与质量控制的智能革命。准确率的提升，不仅依赖模型的强大能力，更需要我们对测试知识、业务逻辑与AI协作边界的深入探索。大模型不是测试工程师的替代者，而是智力倍增器。谁能掌握AI的“语言”，谁就能引领下一代测试方法论的变革。
2025-05-11 00:15:00
920
原创 如何用AI识别代码中的安全漏洞？
过去，安全是“事后弥补”；现在，安全需要“左移防御”；未来，安全将在“代码生成的那一刻”就被AI守护。当AI懂得“代码的意图”与“攻击者的手段”时，它就不再是辅助工具，而是具备“安全判断力”的智能体。通过AI识别安全漏洞，不仅提高效率，更让安全成为开发文化的一部分。代码即契约，AI即护法。
2025-05-10 00:15:00
587
原创 AI能自动写出重现步骤吗？
一份好的重现步骤，是一份最宝贵的修复线索。“让 AI 写重现步骤，其实是在还原用户与系统的交互历史，挖掘背后的因果逻辑。当 AI 能够看懂用户的操作、理解系统的反应、复盘问题的触发过程，它不仅能写出重现步骤，更有望成为下一代缺陷管理与自动化测试的中枢引擎。Bug 不再是凭记忆还原的“黑匣子”，而是由 AI 还原的“交互轨迹”；测试不再只是发现问题，更是智能协同修复的起点。
2025-05-09 02:00:00
885
原创 跨浏览器自动化测试的智能生成方法
从最初的“为每个浏览器写一次脚本”，到今天AI驱动“一稿多测、智能适配”的模式，跨浏览器自动化测试正经历一场质变。AI不仅是测试脚本的“写作者”，更是测试设计的“理解者”、执行的“协调者”与维护的“修复者”。跨浏览器的未来，不再是重复的劳动，而是AI赋能下的智慧协作。
2025-05-09 00:15:00
1206
原创 脚本失败定位：AI如何实现断点恢复？
AI驱动的断点恢复机制，标志着自动化测试从“刚性线性流程”迈向“智能弹性系统”的飞跃。测试的未来，不仅要“能测准”，更要“测不垮”。当AI不仅帮助我们写测试、跑测试，还能在失败中爬起、在中断中重生，软件测试才真正具备了自愈、弹性与韧性。
2025-05-08 03:00:00
805
原创 自动化脚本写作速度提升5倍的秘密
未来的测试工程师，不是写脚本的人，而是教AI如何写好脚本的人。“5倍提速”只是开始，更大的革命，是AI与人类在测试过程中的认知协作。
2025-05-08 02:00:00
781
原创 从MLOps到TestOps：测试流程的智能化演进
融合DevOps、AI与数据工程理念，构建支持测试自动化、智能化、可观测化、可反馈闭环的测试系统。TestOps不仅仅是测试工具的组合，更是测试流程智能化的系统性重构。特性传统测试流程TestOps 理念用例生成人工设计基于LLM或规则自动生成脚本管理脚本文件手工维护脚本即服务（Test-as-Code），支持版本管理执行调度CI系统定时触发智能调度，根据风险模型或变更敏感度优先测试数据准备静态数据或Mock动态构造 + 数据生成模型结果分析人工判读测试日志。
2025-05-07 04:55:11
844
原创 LLM + 自动化测试是否能形成闭环？
自动化测试已成为现代软件开发体系中不可或缺的一环。从Selenium驱动的UI自动化，到Jenkins驱动的CI/CD集成测试，测试流程正在不断标准化、模块化。但现实中，自动化测试的效率仍受制于需求理解、用例设计、数据构造、脚本编写、结果分析等环节的人力依赖，难以形成真正的闭环体系。大语言模型（LLM, Large Language Models）的出现，如GPT-4、文心一言、通义千问等，带来了新的可能性。它们在自然语言理解、代码生成、知识推理等方面表现出前所未有的能力。
2025-05-07 04:51:22
714
原创 AI在接口测试中的应用：开启智能化测试新时代
AI在接口测试中的应用，不是对人类测试工程师的替代，而是能力的增强与边界的拓展。它使测试工作从“重复劳动”转向“策略设计”，从“规则执行”走向“智能判断”。未来的测试工程师，既是技术专家，更是智能工具的训练师与合作者。当我们以AI为桨，接口测试之舟才能驶向效率、智能与质量的彼岸。让我们拥抱这一变革，把握技术红利，为智能化测试构筑坚实基石。
2025-05-07 04:46:52
872
原创 AI在接口测试中的应用
AI在接口测试中的应用，正为软件开发和测试领域带来前所未有的变革。通过自动化生成测试用例、智能化数据生成与变异、性能负载模拟以及安全性检测，AI能够极大地提高接口测试的效率、精准度和覆盖率。同时，AI的缺陷预测与定位能力，也为开发人员和测试人员提供了强有力的支持，帮助他们在复杂的项目中及时发现并解决问题。然而，AI技术的应用也需要与传统的测试方法相结合，通过人工智能与人工测试的协同作业，才能达到最佳效果。
2025-05-06 02:15:00
1444
原创 Schemathesis在接口测试中的高级用法
Schemathesis作为一个功能强大的自动化API测试工具，凭借其智能化的测试用例生成、全面的覆盖范围和灵活的配置选项，已经成为接口测试领域的佼佼者。通过深入挖掘Schemathesis的高级功能，我们能够在更复杂的测试场景中充分发挥其优势，提升API测试的质量、效率和全面性。无论是智能化的输入变异、性能负载测试，还是与CI/CD的深度集成，Schemathesis都能为开发团队提供更为高效、精确且灵活的测试方案。
2025-05-06 02:00:00
944
原创 Schemathesis在接口测试中的应用
Schemathesis是一款基于OpenAPI（Swagger）规范的自动化测试工具。它能够通过解析API的OpenAPI描述文档（通常是JSON或YAML格式），自动生成测试用例，并验证接口的各项行为是否符合预期。Schemathesis不仅能够检查API接口的常规行为，还能自动识别潜在的边界情况、错误响应和安全漏洞，从而有效提升测试覆盖率和测试效率。Schemathesis作为一款基于OpenAPI规范的接口测试工具，不仅极大地简化了API接口测试的流程，还提高了测试覆盖率、效率和准确性。
2025-05-06 01:00:00
668
原创 Dify + 本地大模型：测试自动化新解法
测试自动化的核心使命不只是“写更多脚本”，而是实现软件质量保障的智能化跃迁。在这一过程中，Dify 平台的灵活能力 + 本地大模型的智能推理，正构建出一套前所未有的解法体系，推动测试从“工具时代”走向“智能体时代”。对于企业而言，这不仅是效率的提升，更是构建未来测试竞争力的关键窗口期。越早拥抱，越早受益。
2025-05-05 01:30:00
788
原创 多Agent架构在持续集成中的实践与思考
Agent是指在特定环境中具备感知、决策与行动能力的自治实体，常用于模拟智能行为。多Agent系统（Multi-Agent System, MAS）是指由多个相互作用的Agent组成的系统，每个Agent可独立运作，也可通过协作完成更复杂任务。分布自治：各Agent可独立部署、并行执行，提升任务调度弹性；职责分离：每个Agent聚焦于单一目标（如代码分析、构建、测试、发布等），降低系统复杂度；智能协作：通过知识共享与协作机制，Agent可实现复杂场景下的自动决策；可扩展性强。
2025-05-05 01:00:00
969
原创 Schema 校验工具--进行格式与约束过滤
Schema 校验器，本质上是一种结构化验证引擎定义数据结构：如字段类型、可选项、嵌套结构等；设定约束条件：如最小/最大值、长度限制、正则表达式匹配、字段依赖等；自动校验输入/输出：当数据流动进入系统或生成时，先过 Schema 再入系统。其作用堪比一座“关卡”，凡是不符合规则的数据，不得通行。Schema 校验器特别适用于以下典型场景：🧪 测试数据生成 → 确保合成数据合法；🌐 API 开发 → 自动校验前后端交互参数；🤖 大模型输出 → 验证结构/语义是否偏离预期；
2025-05-04 02:00:00
1544
原创 用大模型生成高质量测试数据，真的靠谱吗？
在过去，我们靠人工脚本一行行“造数”；今天，我们有了大模型，能“理解业务、构建数据、识别边界、适应变更”。虽然它不是万能的，但却是目前最具潜力的数据生成技术突破口之一。不试大模型，你永远不知道你的测试数据可以有多聪明。未来的测试，不再靠“写”，而是靠“生成+验证+演化”。你准备好拥抱这个范式转变了吗？
2025-05-04 01:00:00
1200
原创 基于语义的需求分析和测试映射新范式
随着大模型技术的普及，测试工程师的工作将不再仅围绕“脚本编写”，而是围绕**“语义对齐、意图验证、行为预测”**展开。我们应当在测试体系中嵌入语义理解能力，以确保系统的行为真正对齐了用户的意图，实现“语言级需求 → 语义级建模 → 测试级保障”的完整闭环。新时代的测试工程，不是更机械，而是更理解、更感知、更智能。
2025-05-03 01:00:00
705
原创 Python 迭代器原理全解析：for 循环背后的秘密
在 Python 中，迭代器（Iterator）是一个支持访问集合中元素的对象，通常通过for循环或其他迭代工具来访问。迭代器遵循Iterator__iter__()：返回迭代器对象本身。__next__()：返回下一个元素。当没有更多元素可供返回时，它会抛出异常，告知迭代已经结束。所有的 Python 序列（如列表、元组、字符串等）和许多其他数据结构（如字典、集合）都是可迭代的对象。它们能够通过for循环遍历，但在背后，它们实际上都实现了迭代器协议。
2025-05-03 00:30:00
456
原创 引入大模型后，测试流程还能保持稳定吗？
大模型引入后，我们必须重新定义测试流程的“稳定性”。传统测试稳定性新型测试稳定性（大模型环境下）测试流程线性、阶段清晰测试嵌入开发、部署、运营全过程用例固定、断言确定行为谱建模、预期区间评估结果可重现、偏差可解释统计稳定性 + 漂移监测 + Prompt可控性回归验证基于版本对比多版本行为回归 + Prompt差异分析 + Embedding对比我们从“刚性稳定”走向“弹性稳定”与“智能稳定让测试成为系统智能演化中的核心反馈回路，成为连接用户、产品与AI之间信任的桥梁。
2025-05-02 05:15:00
742
原创 AI时代，测试工作的边界在哪里？
边界模糊”并不意味着测试消亡，而是其使命和价值的拓展与升维。测试正从一项“验证性工作”跃迁为一项“系统性能力”，成为支撑企业智能化转型、保障AI可信使用的核心力量。边界之外，是测试人的新舞台、新能力、新价值。真正优秀的测试工作，不是“发现问题”，而是“预防风险、理解系统、引领信任”。
2025-05-02 03:45:00
743
原创 智能灰盒测试：打通静态与动态之间的边界
在软件测试领域，黑盒测试强调从用户视角验证系统行为，白盒测试专注于代码结构覆盖与路径分析，而介于两者之间的灰盒测试，本应融合内外视角，实现更具洞察力的质量评估。但现实中，大多数“灰盒测试”往往只是简单叠加了代码覆盖数据和用例执行日志，缺乏语义关联、行为建模和决策智能。这种“伪灰盒”模式难以支撑复杂系统的质量保障，尤其在AI系统、微服务架构、数据驱动应用中，测试的挑战已远超传统方法所能胜任。我们亟需真正打通静态与动态之间的边界。
2025-05-01 03:00:00
1466
原创 如何让AI成为你的回归测试“哨兵”？
AI不是替代测试工程师，而是成为其“超级助手”与“战略前哨”。能力维度功能描述感知能力能实时监测代码变更、配置变动、依赖更新等影响面理解能力能结合代码结构、业务语义和历史缺陷理解变化“意图”预测能力能智能判断变更可能引发的回归风险区域建议能力能推荐精准测试用例或补充测试缺口反馈能力能对测试结果进行根因分析与测试策略优化建议在AI的加持下，回归测试不再是“复读机式的验证”，而是一场“智能哨兵的警戒巡逻”。它用算法的眼睛洞察风险，用模型的头脑优化路径，用语义的理解链接行为。
2025-05-01 01:30:00
529
原创 闭包（Closure）详解：Python 高阶函数的精髓
闭包是 Python 中一个非常强大的特性，它为函数式编程提供了很大的灵活性，使得函数不仅可以作为对象传递，还能保留对外部作用域的引用。通过理解闭包的工作原理及其实际应用，你可以更好地运用高阶函数，写出更加简洁、优雅和高效的代码。掌握闭包，不仅能够提升你对 Python 内部机制的理解，还能帮助你更好地设计和实现可重用、可维护的代码模式。无论是数据封装、回调函数，还是装饰器等技术，闭包都能让你的编程能力跃上一个新的台阶。
2025-04-30 00:45:00
1125
原创 AI与软件测试的未来：如何利用智能自动化改变测试流程
AI技术的不断进步，正使得软件测试走向智能化和自动化的新时代。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等先进技术，AI能够从多个维度提升软件测试的效率、准确性和智能化水平，为敏捷开发和DevOps的成功提供强有力的支持。随着智能测试工具的成熟和应用，未来的软件测试将不再依赖人工编写脚本和手动干预，而是通过AI驱动的全自动化测试流程来实现高效、准确的质量保障。这不仅将改变软件测试的方式，也将推动整个软件开发生命周期的变革，帮助企业在竞争激烈的市场中立于不败之地。
2025-04-30 00:15:00
838
原创 探索LLM+RAG在需求一致性校验中的价值
一致性的价值不止于文档规范，而在于确保每一个开发动作都源于同一个“需求真相”。而今天，借助LLM+RAG，我们终于有机会跨越人工理解的壁垒，实现对复杂语义关系的精准洞察。这不仅是一次技术变革，更是对软件质量理念的深度再造。未来已来，唯有拥抱智能，方能进化团队认知力，重塑产品可靠性。
2025-04-29 01:00:00
677
原创 从缺陷分类看团队质量能力的短板
从缺陷分类出发，我们看到的不只是数据，更是一个组织技术与协作生态的映射图。每一个集中爆发的缺陷类型，都是组织能力短板的红灯警示，也是能力跃迁的起点。在这个强调敏捷、快速交付与质量并重的时代，我们更需要借助缺陷分类这面“照妖镜”，不断审视自我、精进团队，让质量能力从“补短板”走向“建优势”，实现组织真正的智能进化。
2025-04-29 00:30:00
976
原创 AI辅助的自动化测试：如何推动敏捷开发的成功
在当今的技术环境中，敏捷开发已成为软件开发的主流方法。敏捷开发强调灵活性、快速迭代和持续交付，旨在提升开发效率并快速响应市场需求。然而，敏捷开发的成功不仅依赖于开发团队的协作和高效的沟通，还需要强大的自动化测试支持。随着人工智能（AI）技术的不断进步，AI辅助的自动化测试逐渐成为提升敏捷开发效率和质量的关键因素。本文将深入探讨AI辅助的自动化测试如何推动敏捷开发的成功，重点分析AI技术在自动化测试中的应用，如何解决敏捷开发中遇到的挑战，并提供实际案例和技术实践，为读者带来全新的视角和启发。敏捷开发要求开发团
2025-04-28 02:15:00
792
原创 datetime、time、calendar：Python 时间操作全攻略
Python 提供了多个功能强大的时间操作模块，datetimetime和calendardatetime提供丰富的日期时间处理能力，time适用于精确的性能计时和简单时间操作，calendar处理与日历相关的任务。在实际开发中，合理选择这些工具，不仅能够提高工作效率，还能避免时间计算中的常见陷阱。掌握这些模块的使用方法，将使得你在时间处理上游刃有余，更加高效和精准地完成工作。
2025-04-28 01:15:00
879
原创 pip vs conda：Python 包管理工具谁更强？
pippip作为 Python 官方工具，适用于大多数纯 Python 项目，简洁高效，易于使用。conda提供了更加全面的功能，不仅能够管理 Python 包，还能管理其他语言和系统级库，并且具有强大的环境管理能力，适合处理依赖复杂的项目，尤其是数据科学和机器学习领域。选择使用pip还是conda，取决于你的项目需求。如果你在做简单的 Python 开发，pip是足够的；而如果你从事的是复杂的科学计算、数据分析或机器学习任务，conda将为你提供更加方便和稳定的支持。
2025-04-27 02:45:00
1169
原创 Python 网络请求全攻略：requests vs urllib 详细对比
urllibrequests和urlliburllib是 Python 的标准库，适合对性能要求较高或需要细节控制的情况。requests是第三方库，提供了更加直观、简洁的 API，适合大多数 Web 请求场景，特别是在快速开发和简化代码时非常有效。通过对比两者的功能和应用场景，相信开发者能够更好地理解这两个库的差异，选择最适合自己需求的工具，从而提升开发效率和代码质量。
2025-04-27 01:30:00
1546
原创 GIL 之谜：Python 多线程为何不并行？
全局解释器锁（GIL）是 Python 解释器（特别是 CPython 实现）中用于同步线程执行的机制。GIL 保证在任何时刻，只有一个线程能够执行 Python 字节码。这意味着，无论系统有多少 CPU 核心，Python 程序中的多线程总是串行执行的，并不能真正利用多核 CPU 的并行计算能力。具体来说，GIL 是 CPython 解释器中的一个互斥锁，它保护着 Python 对内存的访问，尤其是对 Python 对象的操作。
2025-04-26 09:00:00
666
原创 Python 虚拟环境 venv 教程：隔离项目环境从此不踩坑
虚拟环境是 Python 提供的一种机制，用于在同一台机器上隔离不同项目的 Python 环境和依赖包。虚拟环境允许你为每个项目创建独立的 Python 环境，并且每个环境都拥有自己的库、包和 Python 解释器版本，这样就能避免全局包版本冲突和依赖混乱。在没有虚拟环境的情况下，当你在同一台机器上运行多个 Python 项目时，所有项目都会共享全局环境中的包和库。版本冲突：不同项目可能依赖于同一个包的不同版本，导致冲突。包污染：安装不需要的包或卸载时遗漏的包，可能会影响其他项目的运行。环境不一致。
2025-04-26 04:45:00
757
原创 Python 全局变量使用指南：如何避免“全局污染”？
全局变量虽然在某些简单场景下便捷，但在大型项目中，滥用全局变量往往会带来难以预料的副作用，增加代码的复杂性和错误的风险。为了避免“全局污染”，开发者应遵循最佳实践，尽量使用局部变量、封装数据、使用命名空间等方法，保持代码的模块化、可维护性和可测试性。在设计程序时，思考如何合理地管理程序状态，而非依赖于全局变量，可以极大提高代码的质量与可维护性。通过遵循这些原则，我们不仅能够写出更稳定、可维护的代码，还能提高团队协作和开发效率，为整个项目带来更大的成功。
2025-04-26 03:45:00
492
原创 Python + dataclass 超详细教程：简化你的类开发
dataclassPython 的dataclass是一种强大的工具，它可以让你在定义类时减少冗余代码、提高代码的简洁性和可读性。通过自动生成构造函数、表示方法、比较方法等，它使得类的定义变得更加轻松。而且，dataclass也提供了诸多高级特性，如不可变类、排序、定制方法等，极大地提高了开发效率。
2025-04-25 02:00:00
1813
原创 pytest 入门到实战：Python 单元测试这样写才专业
对于更复杂的验证，pytest还支持自定义断言方法。例如，验证一个字符串是否包含子串、检查列表的内容等。pytest允许我们为测试添加自定义标记（markers），并根据条件跳过某些测试。通过使用可以只运行带有slow标记的测试。通过掌握pytest的基本用法、断言机制、夹具、参数化测试、测试用例组织等技巧，我们不仅能够编写高效、简洁的单元测试，还能够提高测试的可读性和可维护性。pytest强大的扩展性和丰富的插件生态，使得它能够满足各种复杂的测试需求，从而大大提升开发效率，确保软件质量。
2025-04-25 01:00:00
830
软件测试数据制造小工具
2008-09-01
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人