Roost.ai 巧妙地使用生成式 AI 和大型语言模型 （LLM） 以及其自身强大的引擎、用户的项目特定代码、API、日志和文档，从而改变了自动化软件测试的游戏规则。这种混合不仅有助于生成上下文丰富且准确的测试用例，而且还与各种 API 规范和编程语言无缝集成，增强了其在实际项目中的实用性和适应性。

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。

趁着周末，小编又给大家找了一个接口测试项目，该项目：部署方便——只需无脑安装，无须处理太多环境问题；接口较多——约40个接口，且有完整的功能测试流程；有鉴权——其他接口依赖登录返回的token，接近实际工作。话不多说，我们一起来看看吧：

在使用 JMeter 的过程中，我们会遇到需要设置请求头信息的场景。比如：1. POST 传过去的 Body 数据是 json 格式的。需要填添加头信息：Content-Type：application/json。2. 在 header 中用 token 来传用户的认证信息。

任何事务都是有利有弊的。城市选择是这样，IT岗位的选择依然是这样。工资高的岗位或城市，往往压力更大；工资低，一般也会略为轻松。那到底选择哪个岗位呢？把各个岗位的优劣势列出来，结合自己的情况，你就会得到自己的答案了。

在Python中，异常机制是确保程序稳定运行的重要工具。通过合理使用异常处理，可以有效捕获和处理运行时错误，避免程序崩溃。本文将通过具体的代码示例，深入探讨Python异常机制的概念及其应用场景。

我们在执行自动化测试或者调试时，自动化测试用例数量过多，不清楚目前用例数执行了多少个了，还差多少个执行完成。这时候就会猜想，如果执行过程中存在进度条，就很清楚的了解到测试用例的执行情况，今天小编通过下面两种方法简单介绍如何在自动化测试时加入进度条。

DeepSeek作为一款基于人工智能和机器学习的自动化测试工具，能够根据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减少人工编写测试用例的工作量。接下来，本文将会讲解下如何使用deepseek api生成文本测试用例。

在数字化浪潮席卷全球的今天，UI自动化测试早已不是新鲜词汇。但当传统自动化工具还在与XPath选择器苦苦纠缠时，DeepSeek正以AI驱动的智能自动化重塑行业格局。这个神秘的"数字员工"不仅能看懂界面，还能像真人一样思考点击逻辑，让测试脚本真正拥有了"火眼金睛"。