postman中的集合脚本，、全局变量全部都可以导出，然后分享给团队成员，导出后的脚本可以通过newman生成测试报告。另外还可以将浏览器，抓包工具，接口文档(swagger)中的数据包导入到postman中，并且会自动生成一个请求。无需任何修改，就可以直接发送导出。

JMeter默认是不支持 Dubbo的，但是我们可以通过拓展的插件或 jar 包实现此功能。

作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。这份文档和视频资料，对于想从事【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！是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有字节大佬给出

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和开发工程师相比起来，虽然前期可能不会太深，但是涉及的面还是比较广的。前期面试实习生或者一年左右的岗位，问的也主要是一些基础性的问题比较多。涉及的知识主要有MySQL数据库的使用、Linux操作系统的使用、软件测试框架性的问题，问题、当然还有一些自动化测试 和性能测试的问题。测试工程师的面试题，基本上都是大同小异的，面试的核心主要在于框架模块（一到两年工作经验）1、软件测试的流程是什么？

​使用Playwright，你可以在任何浏览器上测试你的应用程序，也可以模拟真实设备，例如手机或平板电脑。只需配置你想要模拟的设备，Playwright 就会模拟浏览器行为，例如“userAgent”、​

指标 | 传统方式 | AI工具 | 提升幅度 | |---------------|----------|----------|----------| | 准备时间(h) | 6.5 | 0.8 | 87% | | 题目覆盖率(%) | 65 | 92 | 41% | | 答案准确率(%) | 78 | 95 | 22% |这份文档和视频资料，对于想从事【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的

深度解析：“AI赋能测试”不是简单地用AI替代人工，而是通过数据驱动 + 智能决策重构测试生命周期。核心在于提升效率、覆盖盲区、预测风险。典型场景：智能用例生成：LLM（如GPT-4o）根据PRD/接口文档自动生成边界值、异常流测试用例，覆盖率达90%+（传统手工仅60%）。视觉回归测试：Applitools/Eyes 使用CV模型比对UI 像素差异，容忍合理布局偏移（如字体渲染差异），减少误报。

4）因果图方法：前面介绍的等价类划分方法和边界值分析方法,都是着重考虑输入条件,但未考虑输入条件之间的联系, 相互组合等. 考虑输入条件之间的相互组合,可能会产生一些新的情况. 但要检查输入条件的组合不是一件容易的事情, 即使把所有输入条件划分成等价类,他们之间的组合情况也相当多. 因此必须考虑采用一种适合于描述对于多种条件的组合,相应产生多个动作的形式来考虑设计测试用例. 这就需要利用因果图（逻

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