本文介绍了AI测试技能包中的性能压测和视觉巡检方案。性能压测采用"一份spec生成三种脚本(k6/JMeter/Locust)"的模式，通过声明式配置降低门槛，并构建分析-规划-执行-报告四阶段流水线。视觉巡检通过Playwright全站截图生成HTML报告，作为上线前的视觉兜底。两者共同组成发布前的"双保险"：压测保障性能指标，截图保障UI展示。文章还分享

现在都要求AI提效，大家肯定也用过通用AI工具写测试脚本，结果它每次给的代码都不一样，同一个接口今天用 requests、明天用 httpx，断言风格也不统一。更崩溃的是，老员工一走，他积累的那些测试经验——哪个接口容易超时、哪个参数容易越界、哪个场景容易漏测——就跟着人一起走了。这是我的一整套skills，21 个目录、133 个文档、15 个可执行脚本，我叫它"AI 测试技能包"。这篇文章，我

本文介绍了LLM版本升级时的回归测试方法论。通过电商数据分析智能体案例，展示了qwen-plus到qwen3.5-plus升级时30%用例行为发生变化的情况。提出了三层测试体系：黄金用例集（30-50个核心功能用例）、参考用例集（50-100个非核心用例）和探索用例集（新场景测试）。重点阐述了行为差异检测方法，包括版本对比看板、Diff报告生成和灰度发布策略。提供了黄金用例集模板、Python实现

本次评测对比了GLM-5.1、GLM-5.2和DeepSeek-V4-Pro三个大模型在10项真实测试任务中的表现。结果显示：三个模型均实现100%任务通过率，质量接近；但DeepSeek-V4-Pro在效率上优势显著，平均耗时25.2秒（比GLM-5.1快59%），平均Token消耗2092（节省38.7%）。评测涵盖用例生成、脚本编写、性能分析等测试工程全链路任务，发现国产模型已具备实用能力，

本次评测对比了GLM-5.1、GLM-5.2和DeepSeek-V4-Pro三个大模型在10项真实测试任务中的表现。结果显示：三个模型均实现100%任务通过率，质量接近；但DeepSeek-V4-Pro在效率上优势显著，平均耗时25.2秒（比GLM-5.1快59%），平均Token消耗2092（节省38.7%）。评测涵盖用例生成、脚本编写、性能分析等测试工程全链路任务，发现国产模型已具备实用能力，

文章摘要： 测试员周周对GLM-5.1、GLM-5.2和DeepSeek-V4-Pro三款大模型进行了真实场景评测，覆盖10项测试工程任务。结果显示： 通过率：三模型均达100%，输出质量接近； 效率：DeepSeek-V4-Pro显著领先，平均耗时25.2秒（比GLM-5.1快59%），Token消耗减少38.7%； 成本：DeepSeek估算成本最低（0.84元/万Token）。 核心结论：国

本文探讨了智能体性能测试的关键维度，通过真实电商场景案例揭示了仅功能测试的不足。文章提出性能测试三大核心指标：1)延迟（需关注P50/P90/P99分位数），2)Token预算（直接影响成本，需建立消耗模型），3)并发能力（高负载下的稳定性）。测试数据显示，典型任务如销售报告生成的平均延迟达45秒，Token消耗约8000（成本0.5元/次），并发性能随请求量显著下降。作者提供了完整测试方案（含P

文章摘要：本文探讨了智能体在多轮对话测试中的表现衰减现象及其评估方法。研究发现，智能体的记忆能力随对话轮数增加呈阶梯式衰减：3轮内准确率100%，5轮降至80%，8轮45%，12轮仅20%。文章提出五维评估框架：信息记忆（半衰期模型）、指代消解（阶跃式退化）、话题切换、冲突处理和语义漂移，并开发了支持模糊匹配的MemoryRecallScore评分算法（0-1分制）。测试数据显示，在固定窗口策略下

《真实业务场景下的测试实战：电商进销存系统全链路训练方案》 摘要： 针对测试人员自学过程中缺乏真实业务场景的痛点，作者开发了一套企业级电商进销存财务一体化系统。该系统涵盖商品管理、秒杀系统、采购销售、库存财务等完整业务链路，采用前后端分离架构（Vue3+Flask+MySQL+Redis），通过Docker一键部署。每个模块对应核心测试技能训练：商品CRUD练接口测试、秒杀系统练性能测试（含6种防

本文摘要： 针对大语言模型（LLM）在电商场景中的幻觉和安全隐患，提出系统化测试方案。知识测试涵盖事实性（准确率）、推理（正确率）和幻觉检测（虚构问题编造率），实测显示未优化的模型幻觉率高达70%。安全测试聚焦四类攻击：有害内容、隐私泄露、Prompt注入和Jailbreak，关键发现包括：规则过滤对已知攻击拦截率100%，但需结合LLM检测应对变体攻击。交付物包含标准测试集（如30个事实问题、2