登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
fill:#333;important;important;fill:none;color:#333;color:#333;important;fill:none;fill:#333;height:1em;传统渗透效率低工具杂报告难VulnClaw说人话就行一站式自动化报告自动生VulnClaw 不是要取代安全工程师，而是让安全工程师更高效。
使用 adb shell am start -W com.tpshop.malls/com.tpshop.malls.SPMainActivity 启动应用时报错当测试页面不是在里声明的时，有可能会报出安全异常。这是因为启动的Activity设置了外部启动权限，在AndroidManifest声明该Activity处增加配置即可。
【评测摘要】本次对比测试了GLM-5.1和DeepSeek-V4-Pro两款AI模型在10项测试任务中的表现。结果显示二者通过率均为100%，但DeepSeek-V4-Pro平均速度快14.6%（60.1s vs 70.4s），Token消耗节省32.5%（22,748 vs 33,690）。DeepSeek在性能测试方案等复杂任务中优势明显（快30.5秒），而GLM-5.1在API脚本生成方面更
你敢相信？我一行代码也没写，只靠和AI聊天，用3天时间就“肝”出一个前后端分离、带数据库的自动化平台，底层基于多模态大模型，采用视觉理解方式驱动自动化。并且安卓、iOS、Web全支持。
经济上，它能大幅降低成本和周期，将大量缺陷在地面解决，节省数千万美元。同时，安装在转台上的真实飞控板，会感知到转台的运动，并根据其自身的控制律和传感器数据，实时对原始的油门、副翼、升降舵、方向舵控制信号进行闭环微调，以满足飞行的稳定性和性能要求。试验人员在测试主机中通过SimuRTS上位机软件启动模型的仿真后，实时仿真计算机中的无人机动力学模型即自动开始运行，动力学模型运行过程中，通过SimuRT
做性能测试的时候分布式是经常会使用的一种压测方案，但是很多同学在部署分布式压测环境的时候会出现各种问题，今天我们这篇文章就给大家把一些分布式搭建过程中的常见问题以及对应的解决方案进行汇总。
AI 不会取代测试工程师，但掌握 Superpowers 的测试工程师会取代不会使用 AI 的。你的进化速度，决定了你未来的不可替代性。
我们不再让模型“自由想象场景”，而是把真实测试图作为输入资产上传，让模型只做“组装与排版”。**不是单点 bug，而是“模型约束 + 工程实现 + 网络链路”共同决定成败。如果你也遇到过“明明看着像 bug，但又说不清”的场景，欢迎评论区交流。**真正的生产力，不是一次偶然成功，而是可复现成功。我最初判断“是不是模型有 bug”并不离谱，但不完整。结果：有改善，但仍不能保证“只用我们的真实素材图”
openclaw 的性能测试，做得浅，只能得到“能跑”；做得深，才能得到“敢上线、能扩容、可预测”。我的建议是：先建立基准，再构造真实负载，再做长时间稳定性验证，最后结合监控定位瓶颈。尤其要重视异常流量、回落恢复能力和资源泄漏趋势，这些点比单次峰值吞吐更贴近商业系统的真实成本。从工程收益看，一次设计合理的性能测试，往往比上线后排查三次事故更划算。对程序员个人成长也是一样：真正拉开差距的，不是会不会
要使用这个自动化测试脚本，首先在 Excel 文件中配置测试需求，即需要运行模型的次数，以及每次运行模型需要配置的初始化参数、加载的mat文件、以及其他命令等，都可在Excel中配置。如图所示，文件分为了被测模型名称、本次测试 case 名称，模型初始化，模型运行需要加载的mat数据文件，simulink运行环境配置，MATLAB初始化变量设置，以及模型输出信号保存，模型测试验证，以及最后的打扫工
系统瓶颈就是软件在一定的并发量、访问量下无法达到用户的需求。比如说用户需要在10s内完成一个访问，但是每一次都要12s才能完成，这个就是性能瓶颈，有可能是程序本身的问题，也有可能和操作系统、软件相关。
这篇完整分享：怎么用 AI 辅助设计和编写测试用例，包括思路、Prompt 模板、真实案例，以及我踩过的坑。不是让 AI 随便生成一堆用例凑数，而是系统性地提升覆盖率。
说到底，每一次技术变革，都会淘汰一批观望的人，成就一批敢行动的人。很多人总在等风口，等一个“百分百确定能赚钱”的机会，但等所有人都看清这个机会的时候，红利早就被先入场的人吃完了。
测试地址的选择（本地/线上）本地服务器：请求响应快，测试结果稳定，但无法排除由线上环境差异或代码打包过程中引发的问题线上服务器：能够反映网站真实的展示，无需额外启动服务器，任何时候都可以测试，但受网络因素影响，可能导致测试结果不稳定尽量抹平不确定因素带来的影响如维持数据请求的结果稳定，日期时间稳定，保证页面渲染的一致性。假如由于数据返回或时间的不确定性，导致每次页面渲染不一样，那这样测试也失去了意
摘要： 大型语言模型（LLM）正重塑软件测试文档工作，解决效率低、维护难等痛点。其核心能力包括智能生成测试用例（含边界/异常场景）、自动化缺陷报告、辅助测试计划制定及构建测试知识库。落地需注重提示词工程、领域微调和人机协同，并与现有工具链集成。尽管存在准确性、数据安全等挑战，未来LLM将向多模态、主动探索方向演进，推动测试工程师向高价值角色转型。
Vegeta 是一款用Go语言开发的开源 HTTP 负载测试工具，既能作为命令行工具使用，也能作为 go 库集成到项目中，主打"简易易用、功能强大"，尤其适合快速验证接口的性能上限和稳定性。需求：对目标接口（http://api.example.com/users），每秒发起100个请求，持续30秒，请求超时时间设置为10秒，生成JSON格式报告用于自动化分析。rate=100/s：指定每秒请求速
在AI驱动的UI自动化领域，Midscene.js凭借轻量化、跨平台、自然语言驱动的优势成为热门选择，但除此之外，还有多款成熟的AI应用、智能体及工具，它们各具特色，覆盖不同场景需求（如移动端专项测试、视觉回归测试、企业级RPA自动化等）。以下将详细介绍这些主流选项，结合其核心能力、适用场景，帮助开发者根据自身需求选择合适的工具。
摘要：AI殖民主义正通过数据垄断、算法偏见和技术霸权重塑全球权力格局。软件测试从业者面临三大挑战：1)西方数据集的文化适配性问题；2)算法黑箱中的认知偏见风险；3)技术生态锁定的供应链隐患。测试使命正从功能验证升级为技术主权捍卫，需掌握数据审计、偏见检测、对抗测试等新方法，并建立本土化评估标准。测试人员应培养跨学科能力，推动开源协作，在确保系统性能的同时维护算法公平与技术可控性，成为数字时代技术伦
大模型时代下，测试行业正经历智能化变革。通用大模型虽具备强大能力，但在专业测试场景中仍存在领域知识不足、业务理解偏差等问题。通过微调技术打造专属测试智能体，可精准生成测试用例、分析测试结果并提升沟通效率。关键步骤包括：构建高质量测试数据集、采用LoRA等高效微调方法、严格评估模型输出。部署后，专属模型可应用于需求评审、测试设计、缺陷管理等全流程。这一变革将推动测试人员向质量策略设计师转型，需掌握机
在渗透测试或安全验证场景中，登录口令爆破是常见的测试手段，但验证码往往成为爆破的最大阻碍——登录请求中验证码会随每次请求动态变化，人工识别和输入无法满足自动化爆破的需求。本文将详细介绍这款工具，它适配新版 BurpSuite 接口，集成 ddddocr 验证码识别库，能自动识别多种类型验证码，帮助我们突破带验证码的登录爆破场景限制。源于适配新版 Burpsuite 接口（兼容高版本 JDK）；新增
测试左移3.0在需求阶段埋下的“升值密码”，本质是测试价值的范式转移——从成本中心转为利润中心。对从业者而言，这要求专业深耕与创新思维：以需求为起点，构建全链路质量护城河。正如一位资深测试经理所言：“在需求阶段植入测试，不是额外工作，而是投资未来的‘金矿’。” 拥抱3.0时代，测试人将成为数字化转型的核心驱动力。
这些资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术功底。
反模式测试：颠覆性质量保障新范式 摘要：反模式测试通过逆向思维突破传统测试局限，采用非常规手段主动攻击系统脆弱点。其核心方法包括六维测试法（破坏性测试、逆向用例设计等）和四阶实施流程（知识图谱构建到防御加固）。典型应用场景涵盖金融系统并发漏洞、IoT设备变砖风险等高危缺陷。企业实施需建立红蓝对抗机制，并配合智能工具链支撑。未来将向AI生成测试用例、量子环境测试等方向发展。这种测试范式能有效发现&q
很多运维兄弟问我：“30 多岁转岗，来得及吗？” 我的答案是：“太来得及了。” 运维的 5 年经验，不是你的负担，而是你转网安的 “资本”—— 你熟悉的 Linux、网络、服务器，都是网安岗位的基础。我从运维转到 Web 渗透，用了 6 个月，薪资从 14K 涨到 22K，现在负责企业的渗透测试项目，年薪已经突破 30 万。回头看，最关键的不是我有多聪明，而是我找准了 “技能衔接点”，没有盲目跟风
技术短板如何转化为核心竞争力？本文提出"负能力营销"策略，通过认知重构将技术劣势变为差异化优势：1）人工测试可包装为业务逻辑防御网，如某银行手工测试拦截2000万资金错误；2）工具滞后可转化为代码级精准控制能力，在金融核账等场景保持零误差。给出三大高阶策略：场景转移（如将信创适配不足重构为合规先锋）、生态绑定（联合厂商开发专属SDK）、动态能力矩阵建设。同时警示过度包装风险，强
本文介绍了Postman安装与启动加载卡顿问题的全面解决指南。首先定义了Postman作为API开发平台的本质及其架构原理，剖析了加载问题的根源如本地缓存膨胀和IndexedDB迁移失败。随后，以段落形式解析核心修复步骤，包括终止进程、删除AppData文件夹等，并提供PowerShell自动化脚本。通过电商项目和企业协作的实践案例，说明技术在具体场景中的应用。文章还列举常见误区如忽略备份和版本兼
所以我们一般是在业务功能上线以后，为确保页面稳定，用 Selenium 实现自动化回归测试，结合 git、Jenkins 一起，每当有新功能上线时都会执行写好的 Selenium 代码以验证新上线的业务对原有页面功能没有造成影响。这些资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！随着互联网应用开发周期越来越短，迭代速度越来越快
漏洞复现入门的第一步，不是掌握多少工具和技术，而是搞定环境搭建，再通过简单实战建立流程化思维。本文的虚拟机+靶机组合、SQL注入实战案例，都是为新手量身设计的零门槛内容，跟着操作就能完成第一次漏洞复现。后续可以逐步尝试其他靶机、其他类型漏洞，从“能复现”到“会分析”，再到“懂防护”，一步步夯实网络安全实战基础。记住，漏洞复现的核心是“还原与分析”，耐心打磨每一个基础步骤，才能稳步提升。
摘要：本文以系统架构视角分析人类1.0版的先天缺陷，包括需求冲突、内存管理缺陷和并发处理瓶颈等核心问题。通过自动化测试验证了认知偏差、逻辑溢出等致命性BUG，发现决策树测试中理性评分仅0.32±0.15。评估了基因编辑、脑机接口等修复方案的技术与伦理困境，构建了包含人性成本的修复模型。提出灰度发布策略、人本测试法等优化方案，建议将缺陷跟踪系统改造为包含"进化残留"等根因分类的多
测试管理平台怎么选？本文从硬件研发视角盘点 ONES、Jira + Xray、Azure Test Plans 等的能力、适用场景与局限，帮助团队完成 2026 年测试管理平台选型。
摘要本文作为渗透测试系列教程的开篇，从基础概念切入，明确渗透测试与恶意黑客攻击的核心区别，拆解黑盒、白盒、灰盒三种测试模式的适用场景，构建渗透测试工程师的核心能力模型，同时梳理行业主流就业方向与职业进阶路径，帮助新手建立完整的知识框架，明确学习目标与行业定位。渗透测试（Penetration Testing），简称 “渗透”，是指在合法授权的前提下，模拟恶意攻击者的攻击手法，对目标系统（网络、We
文章摘要： 测试领域正面临注释缺失引发的质量危机。数据显示，无注释代码的缺陷定位耗时增加314%，误判率上升258%。Z世代开发者推崇"自文档化代码"，却与测试需求存在认知鸿沟。解决方案包括：构建AI驱动的智能注释协同体系，将注释转为自动化测试断言；建立注释质量门禁机制，将核心算法、边界处理等注释要求纳入DoD；开展注释攻防演习，提升代码可追溯性。研究表明，完善的注释体系可使测
推荐系统冷启动问题是电商和内容平台的技术瓶颈，表现为新用户/物品缺乏数据时推荐质量下降。本文剖析了冷启动的三大挑战：预测偏差、噪声放大和计算成本，并提出五种创新解法：1）元学习嵌入预热技术，通过动态调整嵌入提升冷启动性能；2）跨域迁移学习复用已有数据；3）实时强化学习实现分钟级优化；4）多模态特征融合补充内容信息；5）混合推荐集成多种算法。测试人员需构建冷启动模拟数据集，验证解法在准确性、公平性和
AI测试正从功能验证转向系统可信验证，核心在于验证模型行为的稳定性、公平性与可解释性。2025年实战中，AI测试流水线包含数据质量保障、模型性能监控、测试用例生成等五大组件，推荐工具组合为GreatExpectations+EvidentlyAI+TestGen+Jenkins。LLM生成测试用例可显著提升覆盖率，需结构化Prompt与限制输出格式。落地AI测试面临数据管理、技能断层等障碍，解决方
《量子时代的跨宇宙代码测试与司法仲裁》探讨了2077年量子计算普及引发的多宇宙执行分歧问题。文章指出量子叠加态导致代码在不同平行宇宙产生不同法律效力，需通过"纠缠态律师"系统进行司法仲裁。重点分析了量子系统测试盲区、验证框架设计及实战案例，提出测试工程师需掌握量子力学、法律逻辑等新技能，并配备量子断言生成器等新型工具。文章强调测试者已成为数字文明的仲裁者，其测试用例实质定义了多
在现代网络安全攻防对抗中，已成为企业安全体系建设的核心环节。传统工具如Nmap、Burp Suite虽然强大，但往往难以满足定制化需求或快速迭代的测试场景。本文将带你使用构建一个模块化、可扩展的轻量级渗透测试工具链，覆盖全流程，并提供完整代码示例和典型流程图。
本文对比分析了REST API与GraphQL的测试范式差异，指出GraphQL测试需要从"接口驱动"转向"数据驱动"。文章详细对比了主流测试工具对两者的支持情况，并重点剖析了GraphQL测试面临的三大挑战：Schema契约验证、N+1查询问题和订阅功能测试。通过行业数据展示了GraphQL在覆盖率和缺陷发现方面的优势，同时也指出其维护成本较高。最后提出了
测试工具
——测试工具
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AtomGit开源社区
AtomGit AI 社区
深开鸿 技术专区
龙虾开发者社区
openEuler 社区
2048 AI社区
腾讯云开发者社区
