登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
《HarmonyOS平台QML应用部署测试指南》摘要：本文详细介绍了QML应用在HarmonyOS平台的部署测试全流程。内容涵盖开发环境配置（DevEco Studio 3.1+、HarmonyOS 4.0+ SDK）、编译注意事项（QML转译、资源适配）、安装包结构检查等部署要点，并重点阐述了兼容性测试、稳定性监控（24小时内存泄漏检测）、分布式功能验证等测试重点。针对常见问题如QML组件加载失
2026年全球测试峰会不仅是事件集合，更是行业变革的催化剂。作为测试从业者，我们站在技术前沿，峰会揭示的AI融合、敏捷挑战及全球协作，要求我们持续进化。拥抱这些趋势，不仅提升个人竞争力，更能推动软件质量革命。让我们以峰会精神为指引，在测试无界的时代，共筑创新未来。
当AI吞噬着重复性测试工作，它同时撕开了更广阔的价值裂隙——测试工程师正从“质量守门员”进化为“数字神经系统的架构师”。在这个算法与人类智慧交织的时代，最危险的并非技术革新本身，而是用旧地图寻找新大陆的思维定式。那些深耕业务风险建模、掌控AI工具链、坚守质量伦理的测试人，终将在混沌中建立新的秩序王国。正如计算机科学家Alan Turing所言：“我们只能看到前方很短的距离，但我们已经能看到许多需要
以上就是如何提取token、将token作为类属性全局调用及充值接口如何携带token进行请求的内容了。
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。
公司不给配Python环境”，这确实是一道冰冷的现实枷锁，禁锢着测试工程师拥抱AI时代的热情与能力。但这不应成为我们止步不前的借口。理解枷锁的复杂成因（安全、管理、认知），认清其带来的巨大危害（个人停滞、效能瓶颈、竞争力丧失），是突破的第一步。作为专业的测试工程师，我们既要学会在夹缝中求生存、求学习（利用免安装工具、在线环境、深化理论），更要勇于并善于成为变革的推动者。
摘要：在AI与DevOps普及的背景下，测试团队面临从"质量守门人"向技术驱动者转型的挑战。技术影响力成为关键能力，包含知识权威性、创新贡献度和协作辐射力三个维度。通过四步框架（规划、赋能、传播、衡量）可系统构建影响力，如蚂蚁集团通过开源工具和技术分享3年内使缺陷率下降25%。2026年趋势显示，测试团队需主导AI算法验证，技术影响力将成为职业发展的核心杠杆。
摘要：随着AI驱动的自主测试代理（ATAs）在软件测试中的广泛应用，其授权模型引发的安全与伦理争议日益凸显。本文从测试从业者视角，分析了ATAs权限管理中的核心矛盾：过度授权可能导致安全漏洞，而权限不足则限制测试效能。通过案例研究揭示了权限滥用、责任归属等风险，并提出了分层授权、沙盒隔离等技术方案，以及DevSecOps整合等流程优化建议。文章强调需在效率与安全间取得平衡，倡导建立动态授权机制和行
AI编程正从辅助工具转变为工程参与者，业务代码增长放缓而规范约束类内容增加。核心变化在于：1）AI Agent开始承担完整任务链路，需显性表达过去隐性的决策；2）Spec的核心作用是限制决策空间而非描述需求；3）Agent"造轮子"常因信息缺失而非能力不足；4）Token成本失控源于上下文管理不善；5）提高有效信息密度是关键。这一转变要求将隐性经验转化为系统约束能力，工程化水平
QwenCode v0.5.0版本标志着从CLI工具向完整开发生态的转型。本次更新推出VSCode插件和TypeScript SDK，突破命令行边界，实现与主流开发环境融合。其核心定位为通用CodeAgent，强调工程可控性而非炫技，支持多任务并行处理开发全流程。通过提供基础能力组件，QwenCode正发展为开发者生态的基础设施，未来将扩展更多语言SDK和集成形态，推动AI编程进入工程化阶段。这次
2025年AI行业正经历关键转型：从追求模型规模转向注重系统落地能力。大模型发展趋于稳定，不再依赖参数竞赛，而是通过工程优化提升可靠性和持续运行能力。Agent技术从概念验证转向实际应用，成为新型软件形态，但商业价值取决于交付能力而非技术本身。AINative逐步重构软件工程，以渐进方式融入现有系统。具身智能虽受资本热捧，但行业保持理性，等待商业化突破。金融、医疗等传统领域更关注AI与业务流程的深
与传统功能测试相比，数据测试更强调与数据库、接口、数据模型、ETL流程、日志、文件等数据源打交道，对测试人员的逻辑能力、SQL能力、数据敏感性和业务理解力要求更高。数据测试，是对数据在业务系统中“产生—传输—处理—存储—展示”等生命周期过程进行验证，目的是确保数据的准确性、完整性、一致性、安全性和时效性。从业务、数据、技术、时效、边界等五个维度设计用例，注重数据完整性、正确性和覆盖面，配合SQL脚
自动高亮语法、格式化查询适用场景：与 GraphQL 服务端交互（如 Apollo Server、Hasura）
示例调用：定义了一个计算两数之和的函数描述，并调用generate_test_cases_with_doubao函数获取测试用例，最后打印出生成的测试用例。细化功能描述：提供更详细的功能细节，包括输入参数的范围、边界条件、预期的输出格式等，这样豆包 AI 能生成更精准的测试用例。提高效率：AI 可以在短时间内分析大量的代码逻辑和功能需求，快速生成大量的测试用例，大大缩短了测试用例编写的时间。多次请
在软件测试领域，传统的测试用例编写方式长期面临着效率与质量的双重挑战。人工编写测试用例往往耗时耗力，一个复杂功能的测试用例集可能需要测试工程师花费数小时甚至数天时间，且容易因人为疏忽导致测试覆盖不全面，遗漏边界条件和异常场景。此外，当需求频繁变更时，测试用例的维护成本极高，需要不断调整和更新，进一步加剧了测试团队的工作压力。
人员分工（测试经理、功能测试等）、工具清单（Jira/JMeter 等）、环境配置（4 核 8G 服务器 / MySQL 8.0 等）：用例执行（总数 / 通过数 / 失败数）、缺陷统计（严重程度分布 / 修复时长）、性能数据（TPS / 响应时间）：测试类型（功能 / 性能 / 安全）、方法（黑盒 / 白盒等）、自动化覆盖率目标（例：接口自动化 80%）：必须覆盖功能、性能、安全；：所属行业 =
好了，本地的测试代码调试通过了，服务端也准备就绪。①.测试机器：环境准备，为了快速的让IT人员准备机器，大概50-60台， 我们先把需要的测试工具，测试脚本和脚本依赖环境requirements文件都给IT人员，让IT人员先统一的帮忙安装好系统的同时帮助我们安装好我们需要的软件环境。webrtc服务端环境，服务端使用集群方式部署的，有不同城市的服务器，本次压力测试的目标不是压测集群的压力极限， 而
接口元信息（解析节点输出）api_name: str = Field(description="接口名称")method: str = Field(description="请求方法 GET/POST/PUT/DELETE")url: str = Field(description="接口路径（含基础URL）")params: Optional[Dict] = Field(default={},
通过合理选择工具并整合流程，可在5个月内高效完成美团外卖App的全方位质量保障。以下是针对美团外卖App测试项目中。
测试用例作为质量保障的核心，影响着研发-测试-发布-上线的全过程，如单元测试用例、手工测试用例、接口自动化用例、UI 自动化用例等。但用例撰写的高成本，尤其是自动化用例，导致用例的可持续积累、更新和迭代受到非常大的制约。
在信息碎片化的时代，我们每天都需要关注多个平台的消息：GitHub上的代码提交、Jira中的任务更新、天气预报、行业新闻……不断切换应用、检查更新成了一种低效的负担。本文将带你使用n8n的HTTP Request节点，构建一个智能通知中心，自动聚合多平台消息，并通过统一渠道推送，彻底告别信息碎片化。n8n是一款开源的工作流自动化工具，通过可视化的节点界面，让用户能够以低代码甚至无代码的方式构建复杂
最近在做RAG相关的应用，需要对PDF文件进行解析处理，最开始使用PyPDF2，该工具只能从PDF文件中提取纯文本且没有格式。很多的PDF文件中包含图片和表格，需要将图片和表格都提取出来，并且需要保留PDF文件的文本格式。通过查阅相关文档，找到一个开源工具，这个包使用PyMuPDF将PDF的页面转换为Markdown格式的文本，并且支持表格和图片抽取。介绍的使用，并且给出相关的使用示例。
本文探讨了测试开发领域中智能辅助工具的重要性与应用。文章将高效测试工具比作"测试界的度娘"，推荐了Selenium、Postman、JMeter等自动化测试框架和性能工具，并介绍了持续集成平台和知识社区资源。作者建议测试人员建立个人知识库、团队共享资源，并融入AI技术来提升效率。文章指出，未来测试开发将向智能化方向发展，测试工具将演变为智能合作伙伴，帮助测试人员在复杂环境中提升
本文介绍了Robot Framework中的循环结构，包括FOR和WHILE循环的使用方法。FOR循环部分详细讲解了单循环、多行循环对象、循环嵌套、多变量循环、ENUMERATE遍历、RANGE循环和ZIP循环等多种用法，并强调了版本差异和注意事项。WHILE循环部分说明了条件设置、循环限制参数（次数/时间）以及错误处理配置，特别指出6.1版本后可以省略条件。文章通过代码示例和运行截图直观展示了各
AI测试创新：大模型驱动的自动化测试实践 在软件测试领域，大语言模型(LLM)正带来革命性变革。本文分享了基于大模型的测试用例生成实践： 需求解析：通过AI将模糊需求转化为结构化测试点，5分钟完成传统数小时的分析工作，覆盖常规测试易忽略的边界条件和并发场景。 用例生成：利用AI自动生成可执行的测试代码，支持参数化测试，快速覆盖复杂参数组合，显著提升用例编写效率。 实践成果：团队测试用例生成效率提升
MCP协议是连接大模型与外部工具（如API/数据库）的标准化解决方案，采用客户端-服务器架构。服务端部署支持阿里云配置（生成HTTP/SSE端点）或本地FastMCP搭建，客户端可通过通义灵码等工具连接。配置需关注端点类型（STDIO/SSE）、命令参数及权限控制，单服务建议不超过30个API以确保性能。典型应用包括文件操作、AI搜索整合和数据库管理，进阶场景支持Java/Spring生态和容器化
结论：数字人是比较鸡肋比较KPI的人工智能应用，它的应用场景仅限于生成视频投放到视频网站上或者去直播。在任何生产环境中很难提供真正的生产力。苹果的Siri等手机助手各种车机、物联网设备各种大模型的应用银行等机构的服务机器人没有一个是使用数字人的，算力是一方面，更重要的是根本没有达到算力应有的效果和实际的生产力。纯鸡肋。
/ 内部系统API调用示例headers: {});
测试用例
——测试用例
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
HarmonyOS开发者社区
2048 AI社区
广州城市开发者社区
AI编程社区
DAMO开发者矩阵
火山引擎开发者社区
