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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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