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

pytest 自动化测试框架(二)

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

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

而智能体的出现，让这一切都变得更流畅，它不依赖固定脚本，而是能根据用例意图动态规划执行，它能识别执行异常、自动重试，它能精准断言用例执行结果、提供清晰的步骤截图及详细的日志。于是，测试工程师被“机械的执行”牢牢绑住，想去优化用例、分析缺陷模式、设计自动化框架的时间被一点点挤压。测试周期被拉长，交付节奏被拖慢， 重复劳动占据了宝贵的人力资源， 而真正能推动质量体系进步的创新性工作，却被迫让位。对测试

如果你在做端到端测试，经常会遇到这些情况：页面动画、微调器挡住按钮，cy.click()报错GraphQL / REST 数据异步加载，元素还没渲染网络请求偶尔慢或重复触发cy.wait(500) // 等半秒再操作问题测试慢易失败调试困难盲目等待不如智能等待。插件可以让测试像“人眼”一样，等页面真正稳定再操作。});小项目可以用，但逻辑无法跨项目复用，且仅能操作浏览器端。cy.log(`登录用户

Claude推出的Skills功能将AI能力模块化，通过预装插件实现特定任务的快速执行。Skills包含说明书、脚本模板和资源文件，能按需加载完成Excel处理、PPT制作等标准化工作。与MCP（连接外部系统的协议）不同，Skills专注于任务执行，两者结合可形成"模块执行+系统联动"的解决方案。官方测试显示Skills使任务效率提升40%，错误率降低35%，12个开源示例已覆

1.编排提示词 - 赋予智能体“灵魂”提示词是智能体理解并执行任务的关键。在应用的提示词区域，输入以下内容，定义AI的角色和行为规范：# 角色你是一名专业的软件测试工程师，专门根据需求描述，快速生成高质量、结构化的测试用例。# 技能- 熟练掌握等价类划分、边界值分析等测试用例设计方法。- 能精准识别功能的正常流程、异常流程和边界场景。- 输出的测试用例格式规范，步骤清晰，预期结果明确。# 工作流程

字节跳动于2025年7月26日正式开源其AI智能体开发平台“扣子”（Coze），包含和两大核心组件。短短48小时内，GitHub星标数突破，掀起开发圈热潮。最令人惊喜的是——它仅需即可本地运行，真正将AI开发门槛拉低到“家用电脑级”。下面手把手教你从零部署，避开新手常见坑点！

摘要：RAG（检索增强生成）技术为大模型知识更新和私有化定制提供了创新解决方案。该技术通过整合外部知识库，解决了大模型知识固化、生成结果不可解释和数据安全三大痛点。文章分析了四种适用于RAG的数据库：向量数据库（如LanceDB）适合非结构化数据检索，图数据库（如Neo4j）擅长关系分析，知识图谱支持智能推理，混合架构数据库则能融合多源数据优势。不同数据库各有适用场景，企业可根据业务需求选择最适合