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TestBrain开源程序是一款集使用AI(如deepseek)大模型自动生成测试用例、和测试用例评审、RAG知识库管理的web平台系统一个基于LLM的智能测试用例生成平台(功能慢慢丰富中,未来可能将测试相关的所有活动集成到一起),具有多模型支持、知识库管理和向量检索等功能。
前文介绍了车载外灯模块的常见模块的功能、控制原理实现以及需求,本文主要以位置灯为例,详细讲述针对此类需求如何从需求导出用例,并保证用例对需求的覆盖度。针对手动控制位置灯的典型需求进行测试用例设计,通过对用例导出方法的合理使用以及优先级的合理划分,使用例覆盖度符合要求,并且更有利于合理地开展测试工作。可以在有限的测试资源下,对重点需求点进行最大化的验证,这种方法是汽车电子领域平衡效率与安全的行业最佳
构建一个高效的智能化测试平台,是提升软件测试质量的关键。测试平台可以基于这些图谱,快速生成覆盖不同业务场景的测试用例,不仅提高了测试的全面性,还减少了传统测试中遗漏关键路径的风险。智能化测试平台的优势在于利用人工智能技术,通过自动化和智能化的结合,帮助测试人员实现测试任务的自动化执行、缺陷预测、测试用例生成等,极大提升了测试的精准性、全面性和效率。例如,AI智能体可以在进行功能测试的同时,分析软件
通过IDA Pro+MCP+DeepSeek+Cline组合自动进行实际例子的逆向分析,AI自动写报告
文章介绍并区分了用户需求和软件需求,讨论了常见开发模型(如瀑布模型、螺旋模型)和测试模型(V模型和W模型)
RULER基准的设计思路新颖,涵盖了检索、多跳跟踪、聚合、问答等不同类型的任务,能够全面考察LMs在长上下文理解方面的多种能力,弥补了之前工作的不足。合成任务虽然在真实性上有所欠缺,但能够灵活控制变量,有利于系统性的比较和分析。
页面对象模型的简称2013 年,由 Martin Fowler提出了Page Object的观点作者的观点是一种封装思想,旨在为每个待测页面创建一个页面对象,从而将繁琐的定位操作、操作细节封装到这个页面对象中,对外只提供必要的操作接口,在调用的时候只调用提供的接口,不用去调用操作细节,最终实现程序的高内聚低耦合,使程序模块的可重用性、移植性大大增强在这种模式下,对于应用程序中的每个页面都应该有相应
社区联合国内 AI 领域合作伙伴与高校机构, 致力于通过开放的社区合作,构建深度学习相关的模型开源社区,并开放相关模型创新技术,推动基于“模型即服务”(Model-as-a-Service)理念的模型应用生态的繁荣发展。百度智能云千帆大模型平台(以下简称千帆或千帆大模型平台)是面向企业开发者的一站式大模型开发及服务运行平台。千帆不仅提供了包括文心一言底层模型和第三方开源大模型,还提供了各种 AI
App 自动化测试用例生成工具需求说明。如何通过 LangChain 实现 App 自动化测试用例生成工具。
TFS系统集成了一套BI系统,基于SQL Server的Analysis Service进行实现的。通过这几年的深入使用,能够感触到这个数据数据仓库模型是多么的优秀,和微软官方提供的数据仓库示例AdventureWorksDW有的一比。系统本身从基础数据ETL到数据仓库再到Cube中,整个过程浑然一体,对应用户和系统管理员来说,几乎都是透明的。并且对TFS工作项的定制扩展自动支持,用户通过添加工作
特别是在OLAP引擎选择的时候,需要测试其对标准SQL支持的情况,如部门不支持update和delete操作、不支持with语句、不支持except和intersection操作等。CPU、内存、磁盘IO、网络负载使用率不超过80%,响应时间90%的读取、写入、导出、导入不超过3s,有不到10%的响应时间不超过5s。单一用户单个事务的测试,目的是在对选择的用户在无压力的情况下获取系统处理单个请求的
1.1.4.重难点解决措施。软件开发全资料获取进主页。1.1.3.重难点分析。1.2.1.系统架构图。1.1.2.需求分析。1.2.系统架构设计。1.2.2.关键技术。
比如我们的健康码显示核酸数据,今天你是第一天,明天可能就是两天了,再过一天你就要再做核酸了,也就是说核酸数据的只有三天,处理上也就需要及时,如果你的核酸数据,隔两天才能展示,意义又在哪里呢?大数据系统有时候可能会花费大量精力,而徒劳无功,我们费劲收集了大量数据,如果不能在有效时间内处理,并获得有效数据,过时就无效了,相当于前面的工作白做,价值为零。我们日常使用的网络从3G、4G到现在的5G,网速的
以上三种方式都可以完成JMeter+Grafana+Influxdb平台搭建,这里可根据需要选择相应的方式安装即可
近期备受瞩目的Deepseek R1,简直是编写测试用例的绝佳助手,生成的测试用例覆盖面广,逻辑清晰明了。然而,纯文本格式的测试用例似乎仍显得不够直观。可以看到,deepseek很贴心地帮我们考虑到如何组织测试用例的结构,使其能够符合xmind支持的markdown格式。为淘宝的购物车功能编写测试用例,需要输出成xmind支持的markdown格式,方便我最后在xmind软件中导入转换成思维导图。
工具集文档分类、内容清洗、智能推理和结果导出为一体,功能强大,界面美观,操作简洁,帮助测试开发工程师高效管理和分析测试文档。快来体验吧,让你的测试工作更智能!后续可在文档分类、内容清洗等方向持续优化。测试开发工程师在日常工作中需要处理大量测试文档,并且这些文档需要被高效分类、清洗和管理,同时结合强大的 AI 推理能力(如 DeepSeek 模型)进行智能化处理和分析。本文将详细介绍这款工具的功能实
请是一个精通测试理论的专家,请你基于XXX字段内容学习产品功能和产品界面,基于XXX字段 内容评审测试用例,结合学习到的产品功能、产品界面和你所拥有的测试理论,给出测试用例存在的具体问题、修改建议。今天,就来给大家分享如何借助 DeepSeek 和飞书这两个强大的工具,实现测试用例的自动评审与修改,大幅提升工作效率!基于XXX字段 对 XXX字段 进行调整修改,如果不涉及需要修改字段的意见,就将
VOL 656112025-03今天距2026年296天可可的测试小栈第656次推文点击上方蓝字“可可的测试小栈“关注我,每周一、三、五早上09:00准时推送,每月不定期赠送技术书籍。微信公众号后台回复“资源”、“测试工具包”领取测试资源,回复“微信交流群”、“内推群”一起进群打怪。本文2997字,阅读约需8分钟Hi,你好呀,我是可可。在软件开发过程中,测试用例的设计和编写是确保软件质量的关键。.
EvoSuite是一个基于遗传算法的工具,专注于自动生成 Java 代码的单元测试用例。它分析代码,并使用遗传算法搜索最佳的测试用例,以覆盖尽可能多的代码路径,从而减少潜在的 bug 和问题。EvoSuiteEvoSuite是一个强大的工具,能够自动生成高质量的单元测试用例。通过遵循以上步骤,我们可以轻松地利用EvoSuite为我们的 Java 代码生成单元测试用例,提高代码质量和可靠性。获取更多
表格中的数据分成多级,简易的方法,将Excel表中多列数据,复制到XMind分成多级主题
场景法模拟用户操作软件时的情景,主要用于测试系统的业务流程。当拿到一个测试任务时,我们先要关注它的主要功能和业务流程是否正确实现,这 就需要使用场景法来完成测试。场景用来描述软件操作的路径。基本流按照正确的业务流程来实现的一条操作路径(模拟正确的操作流程)。备选流导致程序出现错误的操作流程(模拟错误的操作流程)。在测试程序时,人们可以根据经验或直觉推测程序中可能存在的各种错误,从而有针对 性地编写
本文详细介绍了软件测试流程中的测试设计阶段,包括测试用例设计、测试数据准备、测试环境搭建和测试方案设计等内容。通过本文,读者可以系统性地了解测试设计的方法和技巧,掌握如何高效地进行测试设计工作
App移动端测试工具非常多,首先 区分 Android 和 iOS,以及 harmonyos 平台,每个平台下都有自己的自动化测试工具。自动化工具又区分 调试工具、monkey 工具、UI自动化工具。本文就来盘点以下,当下主流的app自动化测试工具。
Windows系统环境下,使用Lm Studio简易部署DeepSeek模型。也可以加载其他可用gguf模型
依据需求将输入(特殊情况下会考虑输出)划分为若干个等价类,从等价类中选出一个测试用例,如果这个测试用例测试通过,则认为所代表的等价类测试通过,这样就可以用较少的测试用例达到尽量多的功能覆盖,解决了不能穷举测试的问题。能够设计出来的测试用例整体上来说数量是合格的(还不够多),但是说出来的测试用例不够具体,太笼统了,无法作为测试工作的参考依据。打开思维后,设计测试用例是想到一条就说一条,如果没有正确的
通过合理划分测试用例优先级,可以在有限的测试资源下最大化风险防控能力,确保关键功能稳定,同时提升测试团队的执行效率。等因素,确定测试执行的顺序,以最大化测试效率和风险控制。测试用例的优先级划分是根据。通常将测试用例划分为。
4.运行容器,执行 docker run -d -p 8083:80 casetmind 执行完后,若没报错,就构建成功,8083 这个端口你服务器端口要放开噢。3.构建镜像,执行 docker build -t casetmind . 前面有个点,别丢了 ,执行完后,若没报错,就构建成功。执行完后,若没报错,后端就构建成功,后端服务器运行了,8001 这个端口你服务器端口要放开噢。按照上面的三个
新一周的第一天,北京时间 3 月 24 日晚,DeepSeek 「突然」发布了模型更新。但暂时还不是 DeepSeek V4 或 R2,而是 DeepSeek V3 模型的一次更新。大家对这次「小版本升级」的 DeepSeek V3 模型体验如何呢?一起来看大模型、Python 话题领域优秀答主、答主与答主的回答吧~推理能力增强基准测试提升显著Web前端开发能力优化中文写作能力升级风格与内容优化功
很多人经常把“黑盒测试、白盒测试、灰盒测试”和“单元测试,集成测试,系统测试,验收测试”搞在一起。其实这几个测试分类要区分清楚也很清楚。按照开发阶段划分,就是:单元测试,集成测试,系统测试,验收测试。按照代码的可见度划分,就是:白盒测试(没有界面,只看见代码)、黑盒测试(只有界面,看不见代码)、灰盒测试(既看不到界面,又不深入代码)。为什么这两类测试经常混在一起呢?白盒测试是代码级的测试,也就是单
本文将介绍如何构建一个基于AI的接口测试用例生成工具。
上述过程中,我们需要做很多准备,比如数据库、比如后台管理页面、比如在哪设置http请求,比如前端vue也要把写死的公告变成变量等难题。接下来就是要去views.py中开发一个可以从数据库中拿出这条公共的函数 get_news:(注意上面的导入代码也不要省,全都要填好)1. 管理员通过django后台数据库管理页面,直接打开数据库中存放公告信息的表,添加最新一条公告。这里采用的是orm技术,是可以通
在这个充满急躁客户的移动驱动世界中,对于企业来说,提供没有错误并满足用户期望的产品(移动应用程序)非常重要。因此,每个移动应用程序都必须经过彻底的测试系列以确保质量。但是从广泛的移动测试工具中进行选择可能比测试本身更乏味。您必须确保您选择的工具在各个方面都使您受益并符合您的需求。如上所述,它们是最好的 11 种移动自动化测试工具及其产品和功能。在从列表中选择一个之前,请考虑与供应商交谈并确认所有指
在软件测试领域,自动化测试框架有很多,这里主要介绍几种常用的自动化测试框架。
自动化测试 是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程。为了节省人力、时间或硬件资源,提高测试效率,便引入了自动化测试的概念。总的来说,自动化测试在预设条件下运行系统或应用程序,评估运行结果,预先条件应包括正常条件和异常条件。自动化范围是在测试应用程序中被自动化的区域。为保证能够准确了解团队的测试状态、测试数据量以及测试的环境,我们可以通过技术可行性、测试用例的复杂性、业务的特性或功能以及业
Selenium是一个用于自动化浏览器操作的开源框架。它提供一组工具和库,用于测试 Web 应用程序的功能和用户界面。使用Selenium,可以编写脚本来模拟用户在浏览器中的交互行为,如点击、填写表单、选择下拉框等操作。这些脚本可以自动运行,并验证应用程序的行为是否符合预期。
01 什么是框架框架是整个或部分系统的可重用设计,表现为一组抽象构件及构件实例间交互的方法。它规定了应用的体系结构,阐明了整个设计、协作构件之间的依赖关系、责任分配和控制流程,表现为一组抽象类以及其实例之间协作的方法。框架一般是成熟、稳健的,它可以处理系统很多细节问题,比如,事物处理,安全性,数据流控制等问题。还有框架一般都经过很多人使用,所以结构很好,所以扩展性也很好,而且它是不断升级的,可以直
本文将分享我的实践过程,包括如何通过 Streamlit 快速构建交互式应用、利用 AutoGen 实现多智能体协作,以及调用 DeepSeek 模型生成高质量测试用例。希望我的经验能为大家提供一些参考和灵感!
UnitTest框架 UnitTest是Python自带一个单元测试框架,常用它来做单元测试。 为什么使用UnitTest框架 能够组织多个用例去执行 提供丰富的断言方法(让程序代码判断代替人工自动的
我现在的这份工作,比上一份要好很多,首先薪资直接涨了一倍,7k到16.5k,13薪,朝九晚六,从不加班,项目也简单,包括我在内测试组一共有6个同事,但是每个人分到的任务真的很少,用一句话总结就是上班7.5小时,摸鱼6个钟。。。我现在的公司是7.5小时制的,所以才说轻松。
找bug,发现缺陷,验证软件产品特性是否符合用户的需求大多数需求有两部分,一部分是用户需求、一部分是软件需求用户需求可以简单理解为甲⽅提出的需求,如果没有甲⽅,那么就是终端⽤⼾使⽤产品时必须要完成的任务。该需求⼀般⽐较简略,通常是⼀句话。(是软件需求的来源和基础)软件需求或者叫功能需求,该需求会详细描述开发⼈员必须实现的软件功能。软件需求是测试⼈员进⾏测试⼯ 作的基本依据。
本文将介绍如何从 DOCX 文档中提取标题为“需求内容”的部分,并将其作为 DeepSeek 模型的输入,生成详细且格式化的测试用例。我们将使用 Python 编写相关脚本,并展示最终的测试用例输出格式。
1,代码对接大模型deepseek,低配蒸馏版批量生成用例要5到10分钟,即时的要高配满血版或官网,30秒以内批量生成测试用例。2,生成的用例,格式化存储到数据库,前端可实时操作和展示。
只是这里的私有知识上下文需要借助嵌入模型(Embedding Model)、向量数据库(Vector Store)、文档加载分割(Document Loader&Splitter)等相关技术来获得。知识助手的技术实现基础架构如下:
长太不看版:基于领域驱动设计思考的 AI Agent 框架 Chocolate Factory,框架现在还在 PoC阶段,欢迎加入开发。(当前主要关注于 SDLC + AIGC 的场景)。GitHub:https://github.com/unit-mesh/chocolate-factoryDemo 视频:在过去的一段时间,我们尝试从先前的 AIGC 应用经验里,进行一些再提炼和总结。从起先的.
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