我们关注测试工程能力的系统化建设，包括 Python 自动化测试、Java 自动化测试、Web 与 App 自动化、持续集成与质量体系建设，同时探索 AI 驱动的测试设计、用例生成、自动化执行与质量分析方法，沉淀可复用、可落地的测试开发工程经验。在技术社区与工程实践之外，学社还参与测试工程人才培养体系建设，面向高校提供测试实训平台与实践支持，组织开展 “火焰杯” 软件测试相关技术赛事，并探索以能力

我们关注测试工程能力的系统化建设，包括 Python 自动化测试、Java 自动化测试、Web 与 App 自动化、持续集成与质量体系建设，同时探索 AI 驱动的测试设计、用例生成、自动化执行与质量分析方法，沉淀可复用、可落地的测试开发工程经验。在技术社区与工程实践之外，学社还参与测试工程人才培养体系建设，面向高校提供测试实训平台与实践支持，组织开展 “火焰杯” 软件测试相关技术赛事，并探索以能力

不用拍摄、不用演员、不用剪辑。只要提示词写得好，AI就能自动生成视频。下面给大家整理了一些目前比较火的。成功企业家 屌丝逆袭代表 气场强大。影视复刻类视频非常容易获得流量。AI生成视频的效率远超传统拍摄。很多人做短视频的问题不是不会剪。

测试策略是指在特定环境约束之下，描述软件开发周期中关于测试原则、方法、方式的纲要，并阐述了它们之间如何配合，以高效地减少缺陷、提升质量。测试策略中需要描述测试类型与测试目标以及测试方法，准入准出的条件，以及所需要的时间、资源与测试环境等等。测试策略是一种因地制宜的策略模式，不同的公司，不同的团队，不同的项目对应的测试策略内容不同。测试策略的关注重点对于测试策略来说，重点关注的是以下内容：测试的目标

它具备完整的工程属性： 常驻项目目录、读写文件、执行命令、维护长期上下文、调用外部工具。它并不是网页版 Claude 的增强版本，也不是“更擅长写代码的聊天机器人”。一个常见失败模式是： 让一个 Agent 什么都干，结果什么都不稳定。IDE 的价值并不只是“更方便”，而是把 Agent 的输出沉淀为。Agent 强不强，不取决于模型有多大，而取决于你接入了多少系统。把 Agent 从“概念演示”

它具备完整的工程属性： 常驻项目目录、读写文件、执行命令、维护长期上下文、调用外部工具。它并不是网页版 Claude 的增强版本，也不是“更擅长写代码的聊天机器人”。一个常见失败模式是： 让一个 Agent 什么都干，结果什么都不稳定。IDE 的价值并不只是“更方便”，而是把 Agent 的输出沉淀为。Agent 强不强，不取决于模型有多大，而取决于你接入了多少系统。把 Agent 从“概念演示”

AI 不是玩具，而是提升效率的工程工具： 用智能体处理重复任务、生成用例草稿、辅助分析日志与缺陷归因，把效率拉开差距。这不是“噱头”，而是一种更像学徒制的培养方式： 我们承担培养成本，你用就业结果负责。你不仅会写用例，还要会把用例“跑起来、管起来、可视化起来”。用企业真实标准倒推学习体系，让你毕业时能拿出“工程证据”。你学到的是“底层能力”，所以通道会变多，而不是更窄。企业招聘偏实战、偏交付。你把

这篇文章从工程与测试视角，拆解 GLM-5 的关键技术演进，以及它可能带来的方法论变化。发布的 GLM-5 参数规模达到 7440 亿，同时在代理编程能力测试中位列全球第一。当模型具备这种能力后，它不再只是“生成代码”，而是可以参与自动化流程。公开信息显示，GLM-5 在代理编程能力上取得全球第一的成绩。当模型开始具备稳定的代理编程能力，它会逐步进入自动化体系核心。你的自动化与测试体系，是否准备好

他们用的是自己搭的工作流，把公司内部的业务文档、历史缺陷、需求模板都喂给AI做知识库，AI才能生成符合公司规范的用例。AI不懂你的系统长什么样，它只能根据文档“逻辑推理”，但文档里不会写“前端已经限制了什么”、“历史上哪些场景出过事”、“这次开发改了哪些代码”。老王的做法是：先让AI列测试点，review一遍，把漏掉的重点场景补充进去，再让AI生成用例。找了个最近的需求文档，扔给ChatGPT，用

为UI页面写测试用例时（比如web页面，移动端页面），测试用例会存在大量元素和操作细节。当UI变化时，测试用例也要跟着变化， PageObject 很好的解决了这个问题！使用UI自动化测试工具时（包括selenium，appium等），如果无统一模式进行规范，随着用例的增多会变得难以维护，而 PageObject 让自动化脚本井井有序，将 page 单独维护并封装细节，可以使 testcase 更