更多自动化测试相关更新内容，请点击「阅读原文」前往帮助文档查看。

Apifox推出"共用测试数据"功能，解决自动化测试中数据维护难题。该功能支持统一管理测试数据，实现多场景共享引用，避免数据分散和更新不一致问题。用户可通过静态数据或数据库连接两种方式创建测试数据集，支持批量生成、导入CSV/JSON文件或从数据库直接获取数据。在场景用例中引用后，系统会自动为每行数据执行完整测试流程，实现数据驱动测试。该功能还支持按环境配置不同数据集，提升测试

Apifox推出AI自动生成测试用例功能，可基于接口结构智能生成覆盖正向、负向、边界值、安全性等多种场景的完整测试用例集。该功能支持多任务并行对比、批量操作管理，生成的用例可立即运行验证。使用前需在组织设置中开启AI功能并配置API供应商，推荐选用先进模型以提升生成质量。该功能可显著提升测试效率，节省编写基础用例的时间。此外，Apifox还提供AI辅助修改数据模型、接口规范性检测等智能功能。

Apifox新版本重磅升级：1. 新增AI智能生成测试用例功能，大幅提升测试效率；2. 在线文档调试能力全面优化，支持流式响应预览和OAuth2.0鉴权；3. 强化多模块管理，支持目录转模块和灵活数据导入；4. 状态码配置增强，内置更多标准选项并新增悬浮提示；5. 测试报告新增环境信息和更丰富耗时单位；6. 修复macOS性能测试图标异常问题。同时优化了响应校验设置、接口搜索等功能，持续提升用户体

团队协作开发中常面临手动执行接口测试的痛点。本文介绍如何利用CI/CD平台实现代码提交后自动执行测试的方案。核心原理是通过Git事件监听触发Apifox CLI命令执行，主要包含两种实现方式：1)直接使用GitHub Actions等平台内置事件机制；2)通过Webhook实现跨平台联动（如GitHub+Jenkins）。文章详细说明了Jenkins的Webhook配置步骤，包括插件安装、URL获

当进行编排时，测试步骤间的数据传递是至关重要的。在传统的方式中，一般通过复杂的脚本配置，或者手动复制这些数据，然后再慢慢地粘贴到每个需要它们的地方，以此来实现接口之间的参数传递。这种方式往往效率低下、容易出错并且难以维护，当接口或业务逻辑发生变化时，需要进行大量修改，增加了维护成本。为了应对这种复杂的数据依赖关系，。这种机制就像是一个灵活的“桥梁”，将指定的“上游”测试步骤的运行结果捕获，并插入到

使用 Mac 最新系统版本的用户，执行 Python 外部程序时，经常遇到提示无法找到 python 的问题。为了解决这种情况，

gRPC 和 Dubbo 是近几年来，比较火的两款 RPC 的框架，很多人就在问了：在国内，是 Dubbo 用的多还是 gRPC 用的多呢？是一个现代的开源高性能远程过程调用（RPC）框架，可以在任何环境中运行。它可以通过对负载平衡、跟踪、健康检查和身份验证的可插拔支持，有效地连接数据中心内和数据中心之间的服务。它也适用于分布式计算的最后一英里，将设备、移动应用程序和浏览器连接到后端服务。接着我们

JSON，即 JavaScript 对象表示法，是一种轻量级的数据交换格式。它基于 JavaScript 的对象语法，但独立于语言，支持多种编程环境，易于人类阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。

点击 Apifox 右上方的齿轮（设置）按钮，选择「快捷键」查看目前的设置情况，可根据个人习惯和偏好对快捷键组合进行修改，提升个人使用体验。如果有快捷键冲突，可以根据提示进行调整。需要注意的是，Web 端暂不支持自定义快捷键，需在 Apifox 客户端中进行设置。当设置的快捷键与浏览器内置的快捷键产生冲突时，将优先响应浏览器的快捷键。更多关于快捷键的内容，可以前往 Apifox 帮助文档「快捷键」