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BeanShell是一种完全符合Java语法规范的脚本语言,并且又拥有自己的一些语法和方法;BeanShell是一种松散类型的脚本语言(这点和JS类似);BeanShell是用Java写成的,一个小型的、免费的、可以下载的、嵌入式的Java源代码解释器,具有对象脚本语言特性,非常精简的解释器jar文件大小为175k。BeanShell执行标准Java语句和表达式,另外包括一些脚本命令和语法。
ZRT-II 机器人减速器性能测试系统由四川志方科技研发，专为谐波、RV 等精密减速器综合性能测试设计。系统采用模块化架构，具备高精度测量能力（角度 ±1″、转矩 0.1% FS），可完成空载、传动误差、效率、温升等全核心指标测试，支持自动流程与数据追溯。其兼容性强、智能化程度高，广泛应用于减速器研发、生产质控及机器人厂商来料检验，为国产核心零部件质量提升提供可靠技术支撑。
基于 AS32系列 与 FreeRTOS 融合的电机驱动方案，依托定制化架构设计与实时操作系统优化，在保障控制精度的基础上，显著提升系统灵活性与能效水平。开发者需重点关注任务优先级分配、中断处理机制及硬件抽象层设计，并结合工业自动化、机器人、新能源设备等具体应用场景进行参数调优，充分发挥 RISC-V 架构的可定制优势与 FreeRTOS 的实时调度能力，构建高性能、高可靠的电机驱动系统。
1.设备组成ETest_RT系统主要由硬件部分与软件部分组成。硬件部分由上位机和实时下位机组成，上位机采用商用便携计算机，下位机采用PXI测控计算机。上位机安装Windows操作系统，运行设备资源管理、测试设计、测试调度、运行服务器、数据中心、运行客户端、实时动作下载调试器；下位机安装实时操作系统，运行装载器模块、实时进程模块、上传器模块；下位机通过各类PXI接口板卡与被测系统相连。ETest_.
（其实，pywin32 的模块里面也有一些现成的关于Windows剪切板功能的接口，感兴趣的同学可以自行网上查阅资料~）
测试覆盖率智能推荐”代表了一种趋势：让机器智能承担起代码变更的深度分析和模式识别工作，而测试工程师则凭借其深刻的业务理解、风险评估能力和创造性思维，专注于驾驭这些智能工具，进行更高阶的质量策划与判断。这并非取代，而是强大的增强。系统推荐的测试路径一旦被采纳并实现，将成为宝贵的测试资产，确保类似代码模式在未来变更时能得到自动化的测试覆盖提醒，形成质量保障的良性循环。大模型不知疲倦，能系统性地分析所有
Playwright自动化测试中的等待机制解析：本文深入探讨Playwright框架提供的两种核心等待机制。自动等待在执行操作前会智能检查元素状态（可见性、可交互性等），覆盖大多数常见场景；显式等待则通过waitForSelector、waitForFunction等方法提供更精细的控制，适用于复杂条件。文章强调优先使用自动等待，合理组合显式等待策略，避免固定时间等待，并提供了超时处理、动态内容加
摘要：本文探讨人工智能生成内容(AIGC)技术在渗透测试领域的创新应用。研究显示，基于大语言模型和强化学习的AIGC系统可模拟攻击者思维，自动化生成多分支渗透测试用例，显著提升测试效率和覆盖率。文章详细分析了AIGC辅助渗透测试的技术原理、实践工作流及优势挑战，指出该技术正推动测试方法从"人工脚本"向"智能动态构造"转型。尽管存在误报和伦理风险等挑战，AIG
摘要：本文探讨了将Playwright与ModelContextProtocol（MCP）结合实现智能UI自动化测试的新范式。通过MCP服务器将浏览器操作封装为AI可调用的工具，并生成精简的快照信息帮助AI理解页面状态。文章详细演示了基于Python和LangChain构建测试智能体的完整流程，分析了该技术在降低测试门槛、增强适应性方面的优势，同时也指出了信息丢失、定位策略脆弱等挑战。作者认为这种
摘要：大语言模型为SQL注入和XSS等Web安全漏洞测试带来革新，能自动生成多样化攻击向量，突破传统依赖规则库和人工经验的局限。通过理解漏洞原理和学习攻击模式，大模型可生成上下文相关的测试Payload，显著提升测试覆盖率和效率。但实际应用中仍需注意误报漏报、语境理解局限等挑战，需结合人工复核与隔离测试环境。未来大模型将与AST分析等结合，推动安全测试向智能化、自动化方向发展。
摘要：本文分享了提升Cursor编辑器使用效率的快捷键技巧。基础操作如Cmd/Ctrl+Shift+P打开命令面板，编辑加速技巧如Ctrl+.快速修复代码，以及AI功能配合快捷键的智能操作。作者建议通过自定义配置优化工作流，并强调从每天学习一个新快捷键开始，逐步提升编码效率。这些技巧可大幅减少鼠标操作，实现流畅的代码编写体验，长期积累可节省大量时间。
摘要：随着AI生成内容（AIGC）在软件测试中的应用，测试用例的"幻觉"问题日益凸显。本文提出四维可信度评分框架（需求符合度35%、技术可行性30%、逻辑完备性25%、表达清晰度10%），通过自动化初筛与专家评审相结合的方式，对AI生成的测试用例进行质量评估。该机制采用分级处理策略，并将评分结果反馈优化提示词，旨在建立人机协同的智能测试范式，在提升效率的同时确保测试质量。实施中
Cursor是一款革命性的AI编程助手，基于VSCode深度集成，能智能理解代码上下文并提供精准建议。核心功能包括：智能代码补全、对话式问题解答、代码诊断优化。通过快捷键组合可快速实现代码重构、错误修复等功能，支持项目级规范定制。与Copilot等工具互补使用效果更佳，能显著提升开发效率和学习效果。使用初期需保持代码审查习惯，但很快就能适应其智能辅助，使编程工作流发生质的飞跃。
ZRT-III 是四川志方科技专为机器人 RV / 谐波精密减速器量产出厂打造的专用快检平台，主打高效精准、产线适配，无需地基，换型快、易部署，单班可测 500 + 台，单台全项检测≤30 分钟。核心配置高频伺服驱动、角秒级传感及快换夹具，覆盖空载摩擦转矩、背隙、传动误差等国标必检项，兼具效率、温升快检功能，精度达标且支持扫码溯源。适配手动、半自动、全自动多产线方案，能实现不合格实时预警、数据闭环
【实测报告】Coze Agent深度测评：技术突破还是营销噱头？ 通过对Coze Agent为期三天的全面测试，发现这款AI助手在技术内容创作方面展现出色能力。测试涵盖基础配置、指令理解、实时搜索、多轮对话等场景，证实其具备优秀指令遵循能力和专业内容处理水平，尤其在迭代优化和专业领域任务中表现突出。虽然存在长文档处理吃力、创造力有限等局限，但通过精准指令和知识库补充可显著提升效果。实测表明其API
本文系统对比了传统测试框架(JUnit/TestNG/PyTest)与新兴Coze框架的优劣。传统框架生态成熟、学习成本低，适合单元测试和大团队；Coze以"测试即文档"为核心理念，在集成测试、可视化报告和API测试方面表现突出，更适合微服务项目和DevOps成熟团队。文章建议根据项目需求灵活选择，可采取混合使用策略，并提供了从传统框架迁移到Coze的分阶段方案。最后指出测试框
《AI赋能测试断言生成：AssertGenius插件的创新实践》摘要 本文探讨了AI技术在软件测试断言生成领域的应用。针对传统手工编写断言存在的边界条件覆盖难、维护成本高等痛点，提出了基于大语言模型的"AssertGenius"VSCode插件解决方案。该插件通过深度集成开发环境，实现智能上下文感知、多框架适配和实时建议生成三大核心功能。文章详细剖析了插件的代码采集器、提示工程
摘要：本文探讨人工智能生成内容（AIGC）技术如何革新持续集成（CI）故障诊断流程。针对传统人工分析日志效率低下的痛点，研究提出AI通过多维度数据融合、故障特征提取和因果推理，自动构建可视化故障传播链路图。该方法将根因定位时间从小时级缩短至分钟级，使测试工程师从日志筛查转向高阶验证。文章详细阐述了技术实现机制，包括结构化/非结构化数据处理、概率评估和交互式可视化，并通过电商案例展示实际应用价值。同
摘要：本文探讨了在敏捷开发环境下软件测试面临的"熵增"挑战，提出基于大模型的缺陷预测系统解决方案。该系统通过整合历史提交记录、代码变更图谱和大模型分析，构建智能预警机制，实现测试资源精准投放。文章详细阐述了系统的三层架构（数据基石、智能引擎、预警闭环）及其对测试工作的变革性影响，包括测试前置、科学决策和角色升级，同时也指出了数据质量、可解释性等实施挑战。该系统代表软件测试向预测
本章将介绍主要及其具体配置和结果。在介绍实际测量结果之前，将尽可能总结被测设备的特性。最后，将对结果进行分析，并概述由于高速缓存一致性问题造成的延迟方面的主要瓶颈，提出减少延迟的解决方案，并解释用于发现和缓解问题的方法。实际参与所有测试和分析的主要设备是用于智能设备的恩智浦快速工程智能应用蓝图（SABRE）板：它是基于i.MX6四核处理器的，具有低功耗特性、多媒体和图形功能的多核处理器。SABRE
摘要：测试数据管理面临"脏数据"挑战，包括格式错误、业务矛盾、数据缺失等问题。AIGC技术为测试数据管理带来革新，通过智能数据清洗和创造性增强，可自动纠错补全、生成边缘用例和复杂场景数据。实践路径建议从特定场景试点，构建知识库并建立评估闭环，最终实现"智能测试数据工厂"。AIGC将推动测试数据管理从成本中心向价值中心转变，提升测试效率和质量。
整数运算性能：评估加减乘除、位操作等基础算力。控制流性能：分支预测成功率、跳转指令效率。
摘要：大语言模型(LLMs)为软件测试"左移"提供了新机遇。文章系统阐述了LLMs在需求阶段识别隐含缺陷(如逻辑矛盾、边界模糊)的技术机制，以及自动生成针对性测试用例的转化路径，包括金融转账等典型案例。同时提出了人机协同的实施路线图，强调需克服"幻觉"风险、领域适配等挑战。展望未来，AI将逐步从测试工具演变为全生命周期的智能质量保障伙伴。建议测试从业者立即实
摘要：随着AI技术发展，软件测试范式正从"写测试"转向"教测试"。提示工程成为关键技能，通过精准引导AI生成覆盖多维度场景的测试用例，提升需求覆盖率和测试深度。优秀测试工程师需掌握领域知识精确化、结构化提示设计等新技能，将AI生成结果作为初稿进行迭代优化。未来测试工作流将以提示工程为核心，工程师专注于高阶测试规划与AI协同设计，实现质量保障能力的升级。（14
摘要：本文探讨如何利用大语言模型（LLM）自动生成高质量边界测试用例，解决传统测试设计中依赖人工经验的瓶颈。通过结构化语义解析、渐进式追问和测试启发式方法，LLM可深度理解用户故事并识别潜在风险点。文章提出标准化Prompt模板和"AI提案+人工审核"的协同流程，同时指出当前面临的幻觉问题、专业领域依赖等挑战。未来趋势将结合知识图谱等技术，实现需求到测试用例的自动化映射，推动测
摘要：随着AI技术的发展，自动化测试正面临革新机遇。代码生成模型能够将自然语言测试需求转化为可执行脚本，显著提升测试脚本开发效率，降低编程门槛，缓解维护压力。当前技术已实现基础测试脚本生成、代码补全和测试数据构造等功能，但完全替代人工仍面临准确性不足、复杂业务理解有限等挑战。未来更可能形成"人机协同"模式：AI负责重复性编码，测试工程师专注于策略设计和结果分析。这一转型要求测试
摘要：本文探讨AI大模型如何革新软件测试自动化。传统测试面临需求转换效率低、场景覆盖不足和维护成本高等挑战。大模型通过自然语言理解能力，可直接将需求文档转化为可执行测试脚本，构建"需求-测试"智能闭环。系统架构包含需求结构化输入、模型驱动的测试设计引擎和验证反馈层三部分。实践表明，该技术可显著提升测试效率，但仍需人机协同把关。未来，多模态理解和自主探索能力将推动测试自动化向更高
testRigor是一个生成AI人工智能驱动的无代码系统，允许任何人从最终用户的角度创建端到端测试，从而消除了对实现细节（如元素定位器）的依赖。testRigor支持在以下平台上进行测试：iOS和Android上的Web测试（Windows、MacOS、Ubuntu）和移动Web测试iOS和Android的本机和混合移动应用程序测试本机桌面应用程序测试使用testRigor，你可以执行各种类型的测
摘要 全球化电商平台面临多语言、多货币、多时区及合规性等复杂测试挑战，传统单一区域测试架构已无法满足需求。本文提出全球化测试新范式，核心在于构建分层架构：基础设施层基于多云K8s集群实现环境一致性；数据服务层通过合规测试数据工厂和Mock服务确保数据安全；执行引擎层支持分布式多区域调度及专项测试；管理协同层实现全局测试计划与报告聚合。关键策略包括契约测试、混沌工程及渐进式交付测试，以提升质量赋能能
本文介绍了现代前端测试框架Cypress的核心优势及使用方法。Cypress通过直接在浏览器内部运行的架构革命，解决了传统测试工具如Selenium的痛点，提供"零等待"、时间旅行调试等创新功能。文章详细解析了Cypress的核心概念，包括测试结构、命令交互、网络请求控制和别名系统，并通过登录功能测试实例展示了如何编写健壮的端到端测试。最后，文章给出了测试建议与最佳实践，强调C
软件测试从业者面临技术快速迭代的挑战，从传统测试向自动化、AI测试和DevOps转型。本文针对不同阶段的测试人员推荐系统化学习路径：新手需夯实测试基础和思维（3-4个月），中级应专精自动化与性能测试（结合编程练习），高级则聚焦AI测试、安全测试和敏捷领导力。建议采用"学-练-评"循环、混合学习模式，并参与社区交流。测试已发展为综合性学科，从业者需持续更新技能矩阵，在自动化时代坚
测试角色在DevOps与AI时代发生深刻变革，从流程终点转向质量共建者。本文探讨三大核心方向：技术实践强调分层自动化（API测试为主）、智能数据构造和性能测试全流程介入；团队协作提出测试驱动需求澄清、优化质量指标体系和业务化沟通策略；行业趋势聚焦AI测试应用、云原生可靠性验证和T型能力培养。测试人员需平衡技术创新与本质坚守，将工程思维与用户体验结合，在智能化浪潮中构建可持续的质量生态体系。（149
摘要 软件测试正在从"成本中心"转变为价值创造环节。敏捷开发、DevOps和持续交付推动测试左移和右移，AI和云原生技术加速这一变革。新兴商业模式包括：测试即服务(TaaS)、质量赋能平台和质量顾问服务。测试从业者需转型为商业顾问、产品塑造者和创新催化剂。未来趋势将聚焦AI协同测试、质量平台整合和垂直领域深化。测试专业价值正在重估，从业者需推动从技术执行到商业思考的转变，构建数
测试行业正经历智能化变革：截至2025年，AI测试渗透率达67%，自动化覆盖率超80%，传统手工测试需求下降30%，而测试开发等新兴岗位增长45%。测试人员需转型为全流程质量专家，掌握编程、自动化框架及AI测试技术，发展路径包括测试架构师、质量效能工程师等。短期应提升自动化技术和编程能力，中长期需建立技术专长和业务洞察力。行业变革为测试人员提供了价值重塑的机遇，未来测试将与开发、产品并列为专业力量
摘要：测试智能增强正推动传统自动化测试向AI驱动转型。通过大语言模型和机器学习技术，智能测试工具可自动生成测试用例、修复脚本缺陷、分析测试结果，并实现视觉化UI验证。这一变革将测试人员角色从执行者转变为策略师，要求其具备业务理解、Prompt工程和数据分析能力。尽管面临数据质量、ROI等挑战，智能增强技术通过人机协同显著提升了测试效率和质量洞察能力，重新定义了AI时代软件测试的专业价值。
摘要：软件测试领域正经历从自动化向人机协作的范式转型。AI技术赋能测试用例生成、缺陷分析和智能推荐，而测试专家则负责策略制定、模糊场景判断和探索性测试。这种协作模式已渗透测试全生命周期，要求测试人员转型为策略专家，提升数据素养和批判性思维。未来人机协作将构建"1+1>2"的质量保障体系，人类专注质量战略和创新，AI处理重复性工作，共同迎接更高效的软件质量新时代。
摘要：软件测试行业正经历智能化转型，AI驱动的自主化测试、敏捷与DevOps深度融合成为关键趋势。智能测试技术显著提升效率，敏捷实践推动质量左移，AI赋能的质量工程重塑测试范式。测试人员需转型为"质量赋能者"，掌握AI工具和云原生技术，在软件交付链中发挥更核心作用。这一变革要求从业者具备技术能力和全局思维，以适应测试行业的智能化未来。
全球化测试不再是单纯的技术活动，而是连接技术、商业与人文的桥梁。测试从业者应当主动承担起“伦理守门人”的新角色，通过建立系统的伦理测试框架，既保证产品质量，又守护普世价值。只有当测试用例能够充分包容文化多样性，软件产品才能真正成为连接世界的善意媒介。精选文章AI Test：AI 测试平台落地实践！一套代码跨8端，Vue3是否真的“恐怖如斯“？解析跨端框架的实际价值软件测试基本流程和方法：从入门到精
摘要：DevOps时代下，软件测试正从"质量门卫"转型为"质量赋能者"。测试活动需深度融入CI/CD流水线，通过左移（提前介入）和右移（生产监控）实现全流程质量保障。关键策略包括构建分层测试金字塔（单元-接口-UI测试）、自动化优先和持续反馈机制。测试工具链需与开发运维工具无缝集成，形成高效质量验证体系。尽管面临技能转型、测试维护等挑战，AI技术将为测试智能
近日，鸿蒙生态再次迎来里程碑进展，华为官宣目前已有超4000个应用加入鸿蒙生态。为支撑HarmonyOS操作系统的自动化测试活动开展，华为提供了支持JS/TS语言的单元及UI测试框架，支持开发者针对应用接口进行单元测试，并且可基于UI操作进行UI自动化脚本的编写。HarmonyOS自动化测试框架arkxtest，作为HarmonyOS工具集的重要组成部分，提供了HarmonyOS自动化脚本编写和运
摘要：本文探讨了软件测试领域的深度变革与创新实践。在思维层面，提出从缺陷检测转向预防性质量保障，通过测试左移、故障树分析等方法实现系统性质量管控。技术层面构建分层自动化测试体系，融合智能监控与工程化实践。团队协作方面强调测试人员向质量顾问转型，建立全景化度量体系。面对AI时代挑战，文章提出智能测试生成、云原生测试等应对策略，指出测试工程师正从执行者升级为研发效能驱动的质量赋能者。
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