人工智能与测试结合成为2023年测试行业最热门的技术方向，主要受三大因素推动：ChatGPT等大语言模型提升了代码理解能力，测试生成技术不断发展，模型驱动测试技术崛起。这种结合将深刻影响测试领域：自动化生成手工/自动化测试用例、提升视觉自动化测试、改进缺陷预测和精准测试。虽然AI会带来效率提升，但测试工作因其复杂性仍难以被完全取代。建议测试人员关注大模型提示词工程、私有部署、领域建模等技术方向，以

Ollama是一个开源工具，让用户能够轻松在本地运行、管理和微调大语言模型。它支持多种主流模型，并提供统一的API接口。🧠科普小知识：什么是模型微调？模型微调是在预训练大模型的基础上，使用特定领域的数据进行额外训练的过程。类比来说，预训练模型像是一个"通才"，而微调后的模型则成为了你领域的"专家"。低成本微调专属模型：使用消费级硬件即可完成提升测试效率：自动生成用例、分析缺陷、生成报告保护数据隐

Coze是字节跳动推出的新一代AI智能体开发平台，支持以低代码方式构建、部署和管理AI智能体。它不仅仅是另一个聊天机器人平台，而是完整的智能体开发生态系统。🧠科普小知识：什么是AI智能体？AI智能体是能够感知环境、做出决策并执行动作的软件实体。与传统程序不同，智能体具有自主性反应能力主动性和社交能力，能够根据目标灵活调整行为。Coze平台为测试工程师提供了强大的AI能力，能够显著提升测试效率和质

Coze是字节跳动推出的新一代AI智能体开发平台，支持以低代码方式构建、部署和管理AI智能体。它不仅仅是另一个聊天机器人平台，而是完整的智能体开发生态系统。🧠科普小知识：什么是AI智能体？AI智能体是能够感知环境、做出决策并执行动作的软件实体。与传统程序不同，智能体具有自主性反应能力主动性和社交能力，能够根据目标灵活调整行为。Coze平台为测试工程师提供了强大的AI能力，能够显著提升测试效率和质

智能体是具备特定身份和能力的AI实体，由大语言模型（LLM）驱动，并通过插件、知识库和工作流扩展其能力。明确的角色定位：可以设定特定身份和专业领域扩展能力：通过插件连接外部工具和服务记忆能力：通过知识库存储和检索专属信息流程化处理：通过工作流执行复杂多步任务通过Coze平台创建测试工程师智能体，可以显著提升测试效率和质量。明确的角色定位：聚焦测试工程师的实际需求丰富的知识库：提供准确的领域知识支持

智能体是具备特定身份和能力的AI实体，由大语言模型（LLM）驱动，并通过插件、知识库和工作流扩展其能力。明确的角色定位：可以设定特定身份和专业领域扩展能力：通过插件连接外部工具和服务记忆能力：通过知识库存储和检索专属信息流程化处理：通过工作流执行复杂多步任务通过Coze平台创建测试工程师智能体，可以显著提升测试效率和质量。明确的角色定位：聚焦测试工程师的实际需求丰富的知识库：提供准确的领域知识支持

AI测试是一个充满挑战但前景广阔的领域。转变思维：从确定性测试转向概率性评估技能升级：掌握统计学、机器学习等新技能业务深入：真正理解AI如何创造业务价值工具掌握：学习使用AI测试相关工具和平台未来的测试工程师不再是简单的"找bug者"，而是"质量保障工程师"和"风险控制专家"。

自动遍历（Automatic Crawling）是一种低代码/无代码的自动化测试技术，通过模拟用户行为（点击、输入、滑动等）对Web或App应用进行深度探索，识别界面元素并执行操作，从而发现功能、UI、链路层面的问题。Crawler（爬虫）智能体是一种AI驱动的程序，能模拟用户行为在应用中“游走”，自动识别可操作元素（按钮、输入框、链接等），并递归式地遍历所有可达页面，形成操作路径图并生成测试报告

自动遍历（Automatic Crawling）是一种低代码/无代码的自动化测试技术，通过模拟用户行为（点击、输入、滑动等）对Web或App应用进行深度探索，识别界面元素并执行操作，从而发现功能、UI、链路层面的问题。Crawler（爬虫）智能体是一种AI驱动的程序，能模拟用户行为在应用中“游走”，自动识别可操作元素（按钮、输入框、链接等），并递归式地遍历所有可达页面，形成操作路径图并生成测试报告

Vue.js 是一套用于构建用户界面的渐进式框架，在目前的前端开放中比较流行的前端框架。Vue 被设计成自底向上的逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层，不仅易于上手，还便于与第三方库或已有项目整合。但是学习 Vue.js 需要一定的 HTML、CSS、和 JavaScript 基础，所以本章节将不对这些基础内容进行讲解。Vue的组件化开发目前的前端开发中组件化开发成为了潮流，而所谓的组件化开发就