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本文记录了在持续测试 RAG 系统过程中，发现的一类问题：检索命中相关 chunk 后，系统仍可能给出不成立的回答。通过多次问法复现，梳理了从 PDF 切分、检索打分到回答生成的实际流程，明确了问题并非出在检索本身，而在于将“命中证据”等同于“可以回答”。这一观察为后续拒答与兜底策略的设计提供了直接依据。
本文记录了在 RAG 系统中对检索阶段的一次实际验证过程。通过查看 PDF 切分结果与检索输出，梳理了 chunk 的生成方式、chunk_id 与 page 的含义，以及固定问题下检索结果为何命中这些内容。重点在于确认检索行为是否可观察、可解释，为后续的引用与边界控制打基础。
AI测试脚本生成技术迎来临界点突破，2026年进入规模化应用阶段。大语言模型驱动的生成引擎准确率达90%，支持自然语言交互，显著降低技术门槛。主流工具如DeepTest、TestSynth等在金融、电商领域实现8倍效率提升，但需设置置信度阈值过滤低质量脚本。从业者需掌握Prompt工程和AI代码审计技能，保持20%人工校验核心流程。未来将向多模态测试和伦理标准化发展，AI承担80%重复任务，人类专
AI测试全面性优势分析：通过随机算法（如模糊测试）实现98%边界覆盖，数据驱动使缺陷发现率提升45%，动态适应系统变更。但存在35%误报率与68%合规缺失问题，需采用人机协同（规则注入+混合评审）平衡效率与准确性。未来AI将承担80%基础用例生成，人类转向高阶质量设计，实现从"缺陷猎人"到"质量架构师"的转型。（149字）
FMEA，失效模式与后果分析，即Failure Mode and Effects Analysis，是在产品设计阶段和过程设计阶段，对构成产品的子系统、零件，对构成过程的各个工序逐一进行分析，找出所有潜在的失效模式，并分析其可能的后果及原因，从而预先采取必要的措施，以提高产品的质量和可靠性的一种系统化的活动。的结构化分析工具，通过评估潜在失效模式及其影响，主要关注产品设计阶段可能出现的失效模式。P
本文介绍了Python标准库unittest框架的核心使用方法，旨在帮助开发者构建健壮的测试体系。主要内容包括： unittest框架的核心价值：标准化、面向对象设计、丰富的断言方法和生命周期管理功能，是Python工程师必备技能。 测试生命周期管理：详细讲解setUp()、tearDown()等关键方法的使用场景，以及如何保证测试的原子性。 断言方法详解：列举了assertEqual、asser
摘要：本文介绍10个AI赋能软件测试报告的实用技巧，包括模板标准化、数据可视化、智能分析等，帮助测试人员实现高效自动化报告生成。通过构建标准化模板、集成图表工具、应用AI分析数据、优化提示词等方法，可将报告生成时间缩短50%以上，同时提升专业性和决策支持能力。关键点在于建立自动化流程，融合多源数据，并持续迭代优化，最终实现从手动编写到智能生成的转变，推动测试效率和质量双提升。（149字）
摘要：资深测试工程师通过AI分析1000个真实测试用例，总结出高质量测试用例的五大核心特征：1）全面覆盖性，确保无功能盲区，边界值用例缺陷发现率高40%；2）可读性与明确性，降低50%执行错误率；3）可重复性与一致性，支撑80%自动化脚本；4）风险兜底能力，预防60%P0级缺陷；5）可维护性与适应性，提升迭代效率35%。研究表明，具备这些特征的用例虽仅占30%，却贡献了60%的缺陷发现量，能显著提
基于模糊测试（Fuzzing）的AI工具（如AFL）通过随机参数变异，每秒生成数千测试用例，覆盖如“高并发支付超时”“特殊字符注入攻击”等人工易忽略场景。：电商系统登录模块测试中，AI可自动组合“账号状态×密码策略×网络环境”等12维参数，生成347万+用例，较人工设计提升两个数量级。：自动驾驶测试平台CARLA基于历史事故数据，主动生成“暴雨夜行人横穿匝道”类高危场景，缺陷发现率提升40%：通过
自适应UI测试面临动态布局、设备兼容性及脚本维护三大核心挑战，传统方法难以应对频繁UI变动与碎片化环境。创新解决方案采用AI生成自修复脚本（如testRigor）、智能框架集成（如RobotFramework）和分层测试策略，可提升效率70%以上并降低维护成本。未来趋势强调意图导向测试与早期介入，通过组合AI工具与传统框架实现质量飞跃。研究表明，合理运用AI技术能使测试覆盖率达90%以上，有效解决
本文详细解析车机系统触控界面自动化测试的实施方法。首先介绍测试环境搭建，包括硬件模拟设备和软件工具配置（Appium、ADB等）。其次推荐Appium、Selenium等测试工具及数据驱动框架设计。通过导航和媒体播放等典型功能测试案例，展示测试流程设计。针对兼容性、稳定性等挑战提出解决方案，如使用Airtest截图定位和添加错误恢复机制。文章指出自动化测试能显著提升效率，未来可结合AI和云测试平台
在完成 RAG 最小闭环后，没有立即引入向量数据库，而是先对现有链路进行了一轮回归测试。通过一组带明确预期的问题，逐步暴露出当前系统在检索命中率、生成可控性和结果稳定性方面的问题。本阶段不引入新模型或新组件，仅通过增强检索过程的可观测性、修复中文检索策略以及加入拒答约束，使 RAG 从“能跑”过渡到“可验证、可回归”。这一过程为后续引入向量数据库和 embedding 奠定了工程基础。
在AI技术席卷全球的浪潮中，许多软件测试从业者面临“35岁危机”的焦虑：是否错过学习AI的黄金期？尤其当年轻从业者快速拥抱新技术时，中年群体更容易陷入自我怀疑。然而，事实恰恰相反——35岁后的你，不仅有机会翻身，更可能凭借独特优势在AI驱动的测试领域实现职业跃迁。本文将深入剖析三大核心原因：行业经验的不可替代性、AI工具的低门槛特性，以及测试领域的具体转型路径，助你抓住这一时代红利。一、行业经验：
开发同学说应用上线后CLOSE_WAIT就一直增多，直到挂掉为止，jstack后找到比较可疑的堆栈是大部分线程都卡在了countdownlatch.await方法，找开发同学了解后得知使用了多线程但是却没有catch异常，修改后发现异常仅仅是最简单的升级sdk后常出现的class not found。
摘要：敏捷开发中需求变更频繁，传统测试更新方式效率低下。通过将测试用例与需求条目（如用户故事）直接绑定，建立可追溯的关联矩阵，实现变更自动响应。当需求变更时，系统通过Webhook或API触发测试平台，利用AI分析影响范围并生成新用例，嵌入CI/CD流水线执行。实施路径包括建立需求跟踪矩阵、工具链集成和优化协同机制。案例显示，该方法使测试效率提升60%。未来结合LLM和区块链技术，将实现更智能的自
本篇记录跑通 Tool Calling + 本地 PDF 接入的全过程：先定义 tools schema 与两段关键 prompt（触发工具调用 / 基于证据生成），再让模型在 tool_choice=auto 下自动触发 read_local_pdf(file_path)，由代码执行工具读取 PDF 文本并返回“文件名+摘录”作为 evidence，最后将 evidence 回填 message
可以使用 WebDriverWait 类和 expected_conditions 模块，设置等待条件来等待异步加载完成。
全球AI测试工具市场在2026年突破50亿美元，中国贡献30%份额。AI测试工具已从辅助工具升级为"质量基础设施"，在金融、互联网和智能汽车领域渗透率达65%。技术突破包括动态测试数据生成、实时风险预测和自主修复能力，使测试错误率下降47%。测试工程师角色正从"脚本工人"向"AI训练师"转型，需掌握Prompt工程和AI模型训练。未来五年
AI测试正从效率工具升级为用户满意度引擎，通过三大机制显著提升产品体验：1）AI自动生成测试用例，覆盖37%人工遗漏场景；2）缺陷预测准确率达82%，提前阻断87%高风险问题；3）实时情绪分析使投诉率下降45%。典型企业案例显示，AI测试使CSAT提升15-24%，缺陷逃逸率降低50-60%，MTTR缩短至分钟级。当前落地需攻克数据质量、AI可解释性等挑战，建议测试团队转型为"体验数据分
特别适合刚入门的新手研究——没有复杂的FB块，全是直观的梯形图，改个参数就能看到效果变化。使用简单的梯形图编写，逻辑清晰，通俗易懂，写有详细注释，起到抛砖引玉的作用，比较适合有动手能力的入门初学者。使用简单的梯形图编写，逻辑清晰，通俗易懂，写有详细注释，起到抛砖引玉的作用，比较适合有动手能力的入门初学者。加工中心的机器人不是真正的机器人，是仿真软件的一个部件，通过简单的IO控制，机器人执行固定的动
在打卡 / 日报 Agent v1.0 的测试过程中，而是从测试视角出发，选取了几类具有代表性的 Bug 进行修改与收口。通过将问题分为代码执行层、模型决策层与输出兜底层，逐层定位不稳定来源，并以最小改动方式保证系统在真实自然语言输入下可运行、可解释、可回归。引入了最小化的输入控制逻辑，对相对时间与意图进行前置解析，减少模型对关键参数的自由猜测，从而显著提升 Agent 行为的一致性与可控性。这一
API 是“应用程序编程接口”的缩写，是一种允许不同应用程序之间相互通信和交换数据的接口。就好像在餐厅点餐一样，你只需要告诉服务员你想要的食物，而不需要了解厨房中的具体操作，服务员会把你的订单传递给厨房，然后将厨师烹饪好的食物提供给你。在这个过程中，服务员扮演的就是一个 API 的角色。同样地，当你使用 API 时，你只需要调用所需的功能和服务，而不需要了解底层的代码实现。因此，API 就像是应用
我们采用了测试的层级化设计，即数据和逻辑的分离。项目目录结构的明确分层将接口用例、数据和业务逻辑独立处理测试用例中可动态传递多个参数，并可自定义执行序列Robot Framework 通过其开放性和易于扩展的特性提供了强大的自动化测试能力。不仅可以简化测试流程，还能提高测试准确性和效率。通过使用 Robot Framework，无论是接口测试、UI自动化测试还是复杂的业务流程自动化，都能够以一种高
本文介绍了Transformer架构及其在NLP领域的重要地位，重点讲解了HuggingFace生态系统的使用。主要内容包括：1）使用transformers库的pipeline函数快速实现文本分类、生成等常见NLP任务；2）深入解析模型处理流程的三个核心组件：分词器、模型和后处理器；3）展示如何加载预训练模型、处理批输入以及进行模型微调；4）介绍不同任务对应的模型类选择建议。文章提供了完整的代码
摘要： 本文介绍了在Robot Framework中使用RequestsLibrary实现接口自动化的方法。主要包括：1）安装RequestsLibrary库；2）使用createsession创建会话连接；3）GET请求的实现方式，包括单个参数和多个参数的传递方法；4）POST请求的实现，包括请求体和请求头的设置。文章还提到可优化方向，如参数化、断言验证等，最后分享了相关学习资源。全文提供了实用
Python自动化测试框架比较：本文对比了五种主流Python测试框架的特点和适用场景。Robot Framework适合新手，关键字驱动测试易于上手；Pytest功能强大，适合复杂测试需求；UnitTest作为Python默认框架但略显繁琐；Behave和Lettuce专注于行为驱动开发(BDD)，适合黑盒测试。作者建议：功能测试首选Pytest，初学者可选Robot Framework，BDD
《覆盖前后快照：让测试设计价值可视化》提出了一种轻量化的测试价值评估方法。该方法通过建立"基线覆盖-技术应用-覆盖提升-结果验证"的闭环记录，将原本难以量化的测试工作转化为可观测的质量提升证据。核心是采用一页纸模板，对比测试技术应用前后的场景覆盖、缺陷发现等关键指标差异，使测试设计的价值在3分钟内清晰呈现。文档提供了完整实施流程、模板及优惠码校验案例，帮助团队解决"用
若你旨在深入理解LLM评估机制的技术内核，自行搭建评估框架无疑是绝佳学习路径。但若你追求开箱即用的企业级解决方案，请直接采用DeepEval——我们已为你完成所有底层技术攻坚。该工具链具备永久免费与开源可定制（Apache 2.0协议）特性，集成14+项研究级评估指标，支持与Pytest的CI/CD深度集成，囊括本文所述全部优化技术方案，并配备可视化仪表盘（提供直观的评估结果交互界面）。
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以用户为中心：从真实用户场景倒推功能目标。以系统为线索：通过逆向工程挖掘隐藏逻辑。以风险为导向：优先覆盖核心链路与高危功能。以沟通为桥梁：主动串联碎片信息，填补认知缺口。
从 github.com/undera/perf… 下载 ServerAgent，然后把压缩包上传到被测服务器，解压，进入目录，Windows 环境，启动 startAgent.bat；linux环境，启动 startAgent.sh，默认使用4444端口。
我最近做的项目是网易云商下面的xx客服中心，我这边负责的是客服中心在线服务下的在线机器人。在线机器人的话，这个比较好理解，就是和日常我们在电商平台像淘宝这种比较类似，在访客接入会话之后，优先由机器人进行接待，当会话服务达不到访客要求时再转人工服务。机器人会话服务能力主要取决于管理端的配置，依赖于知识库中配置的内容。需要访客会话内容匹配到知识库的内容，才会触发回复配置的内容。下面我为您介绍下，知识库
之前做了一个CRM管理系统，主要是为我们解决管理客户，做客户数据分析和客户推广这块的问题，登录我们小微金服后台CRM系统，主要包括三大块客户池管理，数据中心，客户跟进客户池管理：主要包括数据管理比如说客户的名片，联系电话，姓名，微信，QQ，来源，归属人，地域，创建人等等，还有无效数据，数据调配，报名管理对于一些封闭式的新手优惠的理财产品进行数据的记录，数据上传结果和批量数据处理。
本文介绍了在Pytest框架中控制测试用例执行顺序的两种方法：1）使用pytest-ordering插件，通过装饰器@pytest.mark.run(order=n)指定执行顺序；2）利用pytest_collection_modifyitems钩子函数，在conftest.py中修改收集到的测试用例顺序。文章通过示例代码演示了将默认的ASCII码顺序改为倒序执行的方法，同时强调测试用例应尽量避免
写在最后，笔者建议从 单元测试-接口自动化-整个测试活动的自动化 各个级别，通过PDCA环的不断变大，来逐步实现测试活动的端到端自动化。
本文介绍了软件测试中测试数据生成的重要性及应用场景，包括测试用例设计、数据库测试、性能测试和安全测试。推荐了6款常用测试数据生成工具（Faker、Mockaroo、DataFactory、Jenerators、KatalonStudio、BlazeMeter），并分析了各自特点。重点展示了如何利用AI工具（如Kimi）自动生成Python脚本，实现自定义测试数据的批量生成，通过具体案例演示了从需求
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《测试工程师的AI突围战：主业困局与副业破局》摘要：随着2025年全球AI测试工具市场将达7.8亿美元，中国测试工程师却面临1.8万元月薪的天花板。技术断层明显，传统团队仍在自动化测试挣扎时，AI已实现智能用例生成、视觉回归检测等突破。测试价值评估失衡，AI渗透测试效率远超人工。副业变现路径显现：测试脚本超市通过智能等待算法等技术月入2.3万，AI测试顾问运用数字孪生技术月收3.15万。建议采用时
摘要：一位功能测试员从重复性工作中觉醒，面对AI测试工具的冲击，转型为AI可信度评估师。传统测试技能被重构为模型评估能力，包括偏差检测、伦理审查等新维度。文章揭示了测试行业从"缺陷发现"向"算法监督"的范式转变，强调在AI时代，测试人员的核心价值在于成为人机交互的伦理守护者，用专业能力确保智能系统的公平性与透明度。
在完成打卡 / 日报 Agent v1.0 的基础功能后，通过真实交互日志 + 用例执行，对当前版本进行了一轮系统性的 Bug 梳理。将零散的异常现象合并为可复现、可归因、可修改的 Bug 清单，并明确区分了代码缺陷与业务策略问题。通过这次整理，我重点暴露了输入解析、对话状态维护、一致性/幂等性等基础问题，为后续 v1.1 的修复与规则收敛提供了明确方向。这套从“用例执行 → Bug 合并 → 清
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