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分布式测试已成为现代测试团队的基础设施标配，Selenium Grid4通过微服务化架构显著提升测试效率与稳定性。其核心优势包括：将500个测试用例从4小时缩短至24分钟，支持多浏览器/多平台并行执行，并与CI/CD工具深度集成。部署采用Docker容器化方案，简化环境管理，同时提供VNC调试支持。针对常见问题如节点注册失败、会话超时等，给出了具体排查方案。未来趋势包括云测试平台普及、AI智能调度
用户名以及密码已经在后端写入了数据库是已经存在的，登录成功后就会跳转到聊天页面；（2）测试用例展示a）界面b）输入正确的账号和密码（以用户"zhangsan"为例）：预期结果：出现登录成功的弹窗，点击后，跳转到博客列表页。实际结果如下：c）输入错误的账号或密码预期结果：提示用户登录失败。可以在列表页（主页）查看有限数量的聊天，其包括联系人名称、及最近一条消息内容。并且点击对应联系人之后会跳转到相应
摘要：OWASP Top 10 2026版将聚焦AI安全、供应链风险与测试左移三大核心变革，测试人员需转型为安全架构审计师。预测风险类别将重构为访问控制（含AI权限滥用）、供应链全链路风险（#2）和新增AI智能体安全（目标劫持/工具滥用）。测试需掌握LLM提示注入测试、智能体行为审计等新能力，并构建自动化工具链（如Trivy/Semgrep）。建议立即开展AI模块安全验证，建立对抗样本库，推动测试
《HarmonyOS平台QML应用部署测试指南》摘要：本文详细介绍了QML应用在HarmonyOS平台的部署测试全流程。内容涵盖开发环境配置（DevEco Studio 3.1+、HarmonyOS 4.0+ SDK）、编译注意事项（QML转译、资源适配）、安装包结构检查等部署要点，并重点阐述了兼容性测试、稳定性监控（24小时内存泄漏检测）、分布式功能验证等测试重点。针对常见问题如QML组件加载失
摘要：知识图谱与大模型技术对比分析，探讨各自在系统设计中的优劣势。知识图谱具有可解释性强、规则明确等优势，但存在构建成本高、更新滞后等问题；大模型具备快速迭代、跨领域适应能力，但面临黑盒风险和算力依赖。文章提出两者融合方案：知识增强大模型和检索增强生成技术，建议根据业务场景需求选择合适技术路线。最终指出知识图谱是系统的稳定锚点，大模型则是灵活的创新浪潮，二者互补才能构建更优的技术架构。
AI编程正从辅助工具转变为工程参与者，业务代码增长放缓而规范约束类内容增加。核心变化在于：1）AI Agent开始承担完整任务链路，需显性表达过去隐性的决策；2）Spec的核心作用是限制决策空间而非描述需求；3）Agent"造轮子"常因信息缺失而非能力不足；4）Token成本失控源于上下文管理不善；5）提高有效信息密度是关键。这一转变要求将隐性经验转化为系统约束能力，工程化水平
QwenCode v0.5.0版本标志着从CLI工具向完整开发生态的转型。本次更新推出VSCode插件和TypeScript SDK，突破命令行边界，实现与主流开发环境融合。其核心定位为通用CodeAgent，强调工程可控性而非炫技，支持多任务并行处理开发全流程。通过提供基础能力组件，QwenCode正发展为开发者生态的基础设施，未来将扩展更多语言SDK和集成形态，推动AI编程进入工程化阶段。这次
2025年AI行业正经历关键转型：从追求模型规模转向注重系统落地能力。大模型发展趋于稳定，不再依赖参数竞赛，而是通过工程优化提升可靠性和持续运行能力。Agent技术从概念验证转向实际应用，成为新型软件形态，但商业价值取决于交付能力而非技术本身。AINative逐步重构软件工程，以渐进方式融入现有系统。具身智能虽受资本热捧，但行业保持理性，等待商业化突破。金融、医疗等传统领域更关注AI与业务流程的深
智能体技术正在重塑软件研发全流程，国内科技巨头纷纷布局应用。在需求分析阶段，智能体通过NLP技术辅助需求解析；开发环节中提供代码推荐和优化建议；测试领域实现智能用例生成、自动化执行和缺陷预测；运维阶段支持智能监控和持续集成。这一变革推动测试从业者从执行者向质量顾问转型，需要掌握AI技术、强化数据分析能力，同时提升业务理解和沟通能力。智能体并非替代人力，而是赋能测试人员聚焦高价值工作，共同构建更智能
Selenium、Playwright和RobotFramework是三大主流自动化测试工具。Selenium生态成熟，支持多语言和跨浏览器测试，但速度较慢且维护成本高；Playwright性能优异，内置智能等待，支持移动端测试，但生态较新；RobotFramework采用关键字驱动，易读易维护，适合非技术人员使用，但灵活性不足。Selenium适合已有成熟框架的项目，Playwright推荐给追
在UI自动化测试领域，Selenium一直是无可争议的王者，但其陡峭的学习曲线和复杂的代码维护成本让许多测试团队望而却步。而今，通过Dify的可视化工作流与Selenium的强大驱动能力相结合，我们找到了一条通往UI自动化测试的捷径——无需编写繁琐代码，通过拖拽即可构建复杂的UI测试场景。传统Selenium测试代码的复杂性：我们团队遇到的具体问题：技术门槛高测试人员需要掌握编程语言和测试框架元素
本文详细介绍了使用Python和Selenium爬取桂林2024年9月天气数据的完整流程。主要内容包括：环境配置（安装Python、Selenium库和EdgeDriver）、代码编写（模拟浏览器操作、页面滚动、元素定位）、数据提取（使用BeautifulSoup解析HTML）和保存（CSV格式）。文章提供了完整代码示例，并重点讲解了异常处理、XPath定位等关键技术要点，同时强调了遵守robot
本文介绍了Selenium中Actions类的核心概念与应用场景，重点讲解了鼠标悬停（Hover）和拖放（Drag and Drop）两大高级交互操作的技术实现。 内容摘要： 对比了基本操作与Actions类的关键差异，突出Actions类在模拟复杂用户交互方面的优势 详细解析了鼠标悬停操作，包括基础实现、悬停后点击子菜单和多级导航菜单等进阶用法 深入讲解了拖放操作的实现，涵盖基础拖放、精确坐标控
本文介绍了如何利用Playwright和MCP框架构建自然语言驱动的自动化测试系统。主要内容包括：1）环境搭建和项目初始化；2）MCP客户端实现与服务器连接；3）测试生成器的开发，支持自然语言解析和测试代码生成；4）完整的测试运行流程实现。通过该系统，用户可以使用自然语言描述测试场景，自动转换为可执行的Playwright测试代码。文章还提供了高级功能扩展方案和实际应用示例，展示了这种创新测试方法
好了，本地的测试代码调试通过了，服务端也准备就绪。①.测试机器：环境准备，为了快速的让IT人员准备机器，大概50-60台， 我们先把需要的测试工具，测试脚本和脚本依赖环境requirements文件都给IT人员，让IT人员先统一的帮忙安装好系统的同时帮助我们安装好我们需要的软件环境。webrtc服务端环境，服务端使用集群方式部署的，有不同城市的服务器，本次压力测试的目标不是压测集群的压力极限， 而
本文介绍了SeleniumBasic3.141帮助文档的使用方法。该文档通过HTML界面实现类、属性、方法的分类筛选和关键字搜索功能，支持预览示例代码和查看详情。所有内容由deepseek编写并测试通过，数据存储在Date.xls表格中可自行修改。使用步骤包括：直接拖拽HTML文件到浏览器打开，导入Excel数据表进行查询，修改数据后清除缓存重新导入更新。文档采用网页版界面设计，便于查询且防止误修
MCP协议是连接大模型与外部工具（如API/数据库）的标准化解决方案，采用客户端-服务器架构。服务端部署支持阿里云配置（生成HTTP/SSE端点）或本地FastMCP搭建，客户端可通过通义灵码等工具连接。配置需关注端点类型（STDIO/SSE）、命令参数及权限控制，单服务建议不超过30个API以确保性能。典型应用包括文件操作、AI搜索整合和数据库管理，进阶场景支持Java/Spring生态和容器化
通过 DeepSeek 生成 Selenium UI 测试脚本，团队能节省 50% 以上的开发时间，同时提高测试准确率。这尤其适合敏捷开发环境，支持持续集成。记住，生成的脚本需结合人工审查以确保逻辑正确性。开始尝试时，从简单场景入手，逐步扩展到复杂用例。如果您有具体测试需求描述，我可以进一步生成定制脚本！
近年来，随着人工智能技术在测试领域的深度应用，传统手工测试工程师正面临前所未有的职业转型挑战。头部互联网企业纷纷将AI测试能力纳入人才核心评估标准，掌握智能体（Agent）开发与落地的工程师，薪资普遍突破20-50K区间。本文将深度解析大厂AI测试核心技术栈，揭开高薪岗位背后的技术密码。一、AI Agent：重新定义自动化测试的「智能大脑」什么是AI Agent（智能体）？AI Agent是具备自
本文以"苍穹外卖"系统的菜品管理模块为例，详细介绍了UI自动化测试的设计与实现过程。采用Python+Selenium+Pytest技术栈，基于PageObject模式搭建测试框架，实现了菜品增删改查功能的自动化测试。文章重点阐述了框架设计思路、测试用例设计方法（如等价类划分）、数据管理（YAML存储）以及执行过程中的关键问题解决（如测试用例间干扰）。通过Allure生成可视化
本文介绍了如何在Chromium浏览器启动时通过命令行参数设置初始Cookie的方法。通过修改storage_partition_impl.cc源码文件，添加了处理--set-cookies参数的逻辑，该参数接收JSON格式的Cookie数据。实现过程包括：解析命令行参数、验证JSON格式、创建Cookie对象并写入Cookie管理器。测试表明该方法可成功设置指定Cookie。该方案适用于需要预设
目前robotframework-browser这个库在网上的资料比较少，而且基本都是英文可以点个关注，后续我会慢慢更新。如果遇到稳定性、速度问题，或者需要利用 Playwright 的独特功能（如网络拦截），可以考虑逐步迁移。这是由 Playwright 团队官方支持和维护的库，是 Playwright 在 Robot Framework 中的“原生”集成。：Playwright 的等待机制和对
挑战！让DeepSeek写测试脚本【微博热搜篇】今天我们来编写获取微博热搜的自动化脚本，将获取数据的前10条以邮件正文的方式发送至我们的邮箱。
Cloudflare采用多层防护架构，包括DDoS防护、Bot管理、WAF规则、频率控制和SSL加密等核心技术。其WAF系统基于托管规则、自定义规则和频率限制构建防护，并通过威胁评分机制评估风险。Bot Management系统采用JS挑战、浏览器指纹检测和无感验证技术识别自动化流量。5秒盾则通过延迟验证和反自动化技术确保访问真实性。针对这些防护机制，可通过模拟真实浏览器环境和优化请求头等技术实现
摘要：本文全面介绍了n8n工作流自动化工具中的错误处理机制，涵盖常见错误类型、核心处理方案及实战应用。主要内容包括：1）识别API请求、数据格式等常见节点错误；2）解析n8n提供的节点级重试、错误输出端口等处理机制；3）展示如何构建带错误处理的API集成案例；4）分享高级处理模式如指数退避重试和熔断器设计；5）提供调试技巧与最佳实践。文章强调有效的错误处理是构建可靠自动化流程的关键，建议结合防御性
在将 Playwright 引入到现有 Selenium 框架时，真正需要谨慎处理的并不是 API 使用本身，而是。如果在测试中直接对“当前页面收到的所有 WS 消息”做断言，很容易引入噪音，难以判断精确地对指定的操作进行验证。它假设目标浏览器已经启动，并且在指定端口上暴露了 Chrome DevTools Protocol 服务。该方案的目标并非替代 Selenium，也不是尝试“全面接管浏览器
【AI测试工程师的进阶之路】当前AI测试领域已从工具掌握转向工程化落地阶段。霍格沃兹测试学院北京线下周末班聚焦AI测试的"最后一段工程拼图"，通过三大特色教学：1）现场拆解真实系统架构决策逻辑；2）构建从模型部署到测试闭环的完整体系；3）即时解决生产环境中的关键设计问题。课程面向已有AI基础、需提升工程落地能力的测试人员，配备VIP成长支持系统，包含企业级实战、求职服务及终身学
霍格沃兹测试开发学社推出「人工智能测试开发训练营」，旨在帮助测试工程师应对AI时代的职业挑战。课程聚焦AI测试系统设计、落地与评估能力，覆盖大模型部署、提示词工程、AIAgent自动化测试、知识图谱等核心内容。通过5阶段系统学习，学员将掌握企业级AI测试方案构建能力，而非简单工具使用。训练营提供VIP服务体系，包括1v1职业规划、24小时AI答疑、实战项目及就业支持。讲师团队由百度、阿里等企业测试
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