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

通过本文介绍的方法，测试团队可以快速建立AI辅助的测试用例生成体系，显著提升测试设计效率，同时保证测试用例的专业性和规范性。LLM：需要选择自己的模型，需要配置好对应的key,模型的参数一般不用调整，如果生成的达不到要求可以调整一下温度的配置。开始：开始节点不用修改，主要管理sys.query的变量，是用户输入的内容，后面给大模型进行用例设计使用。点击LLM后面的+号,弹出的页面点击HTTP请求，

鼠标右键点击刚才新建的智能体，可以编辑智能体的信息，包括提示词设置、模型设置、预设消息、知识库设置等。可以到我的个人号：atstudy-js，这里有10W+ 热情踊跃的测试小伙伴们，一起交流行业热点、测试技术各种干货，一起共享面试经验、跳槽求职各种好用的。如测试用例智能体，可以依据测试用例关键词生成用例智能体，当你每次想要每次重新生成测试用例时，无需输入要求，它可以每次按照相同的要求生成输出结果。

因此，测试人员只需用自然语言描述测试需求，就能由模型完成整个测试流程——从打开页面、执行交互、采集结果，到生成可运行的测试代码，极大降低了测试脚本的开发门槛和维护成本。即便页面结构发生变化，也可以快速地完成测试脚本的开发甚至抛弃测试脚本直接使用Prompt就可以完成稳定的测试，从而真正实现了更智能、更高效、更稳定的自动化测试体验。可以理解成一个“中间人”，它会把我们发出的自然语言指令通过大模型转换

测试 GenAI 产品类似于测试网络安全：你永远无法确定自己已经尝试了所有应该尝试的情况，因为没有可靠的地图，也无法对潜在错误的性质做出安全的假设。这让我非常沮丧，尤其是当我面对一个所谓的测试人员，或是一家希望我使用其“自动测试工具”的测试公司时。如果你觉得“有点像”的功能已经足够好，那恭喜你，你的“未来专车”Uber 正在等你——只是可能不在你现在的位置（因为 Uber 应用的一个 bug 认为

一．人工智能的发展历史人工智能诞生于上世纪40~50年代，按照“人工智能之父”艾伦·图灵的定义：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。1956年夏天，美国达特茅斯学院举行了历史上第一次人工智能研讨会，会上麦卡锡首次提出了“人工智能”这个概念，被认为是人工智能诞生的标志。人工智能在上世纪20世纪50～70年代迎来黄金时代，在1966年~197

2013年，牛津大学的一项研究表明，未来20年，美国47%的工作岗位可能会被人工智能取代，今年已经是2023年了，未来十年内还会有岗位被持续取代。

普通APP的测试与鸿蒙APP的测试有一些共同的特征，但是也有一些区别，其中共同特征是，它们都可以通过cmd的命令提示符工具来进行app的性能测试。其中区别主要是，对于稳定性测试的命令的区别，性能指标获取方式的命令的区别，安装的命令，卸载的命令，等等。稳定性随机测试就是设置参数，并且让程序随机的启动程序，随机的点击，并且设置执行次数的方法，同时也设置了启动程序的时间间隔。而后面介绍的专项测试则指定了

一、背景介绍IT系统的性能测试与优化是一项复杂、富有挑战性的工作，它主要通过某些特定的方式、按照一定的策略，对被测试的系统进行施压，获取该系统的响应时间、运行效率、资源利用情况等指标，来评价系统是否满足用户性能需要。其中，重要的环节之一就是监控系统的运行状况，实时查看CPU，内存等系统资源数据，并做好记录情况，以便定位系统瓶颈问题，找到系统性能优化方向。伴随着业务和技术的快速发展，部署IT系统的环

智能体的性能和表现依赖于其背后的大模型，在某些需求功能复杂、需求描述不全面等情况下，可能会出现需求理解不准确、测试用例生成不合理等问题，需要不断优化和改进智能体的设计，或者采用更优秀的模型进行不断试验。但是瑕不掩瑜，使用智能体生成测试用例可以极大地提高测试效率、提升测试质量、降低人工成本，我们期待在可预见的未来，各种各样更加细化的适用场景下，智能体能够大放异彩，提供更加高效的生产力。根据需求解析的