- 1 测试用例定义测试用例（TestCase）为测试对象编制一种测试输入、执行条件和预期结果；用例可以体现测试方案、方法、技术和策略；用例的内容一般包含：# 测试对象名称# 测试项# 测试目标# 测试环境# 测试输入# 测试步骤# 预期结果# 测试脚本等平常我们最简化的测试用例至少应该包含测试输入和预期结果。 2 测试用例设计原则测试用例应覆盖三类事件：# 1、基本事件：根据需求需要实现所有... 1 测试用例定义测试用例（TestCase）为测试对象编制一种测试输入、执行条件和预期结果；用例可以体现测试方案、方法、技术和策略；用例的内容一般包含：# 测试对象名称# 测试项# 测试目标# 测试环境# 测试输入# 测试步骤# 预期结果# 测试脚本等平常我们最简化的测试用例至少应该包含测试输入和预期结果。 2 测试用例设计原则测试用例应覆盖三类事件：# 1、基本事件：根据需求需要实现所有...
- 【自动化登陆页面测试脚本】python+selenium+excel表格，自动化页面登录测试 【自动化登陆页面测试脚本】python+selenium+excel表格，自动化页面登录测试
- Eolink Apikit 的图形用例是指通过图形化的方式去表现 API 流程测试。它包括了条件选择器、单个 API 步骤和操作集等组件。相较于前面推荐的表格化的通用用例，图形用例可以让测试人员更方便地设计和管理 API 流程测试，同时也更加的灵活。 添加图形用例进入测试用例管理页面，点击 添加用例 按钮，在弹窗中输入用例名称等信息，选择图形用例，然后点击确定即可。 添加图形用例步骤点击线段... Eolink Apikit 的图形用例是指通过图形化的方式去表现 API 流程测试。它包括了条件选择器、单个 API 步骤和操作集等组件。相较于前面推荐的表格化的通用用例，图形用例可以让测试人员更方便地设计和管理 API 流程测试，同时也更加的灵活。 添加图形用例进入测试用例管理页面，点击 添加用例 按钮，在弹窗中输入用例名称等信息，选择图形用例，然后点击确定即可。 添加图形用例步骤点击线段...
- 流程测试用例是为验证特定业务流程而设计和编写的测试案例，专注于检查系统或应用程序在执行某一业务流程时的正确性、稳定性和可靠性。一个业务流程可能涉及多个步骤、多个用户交互和多个系统组件的协作，流程测试用例有助于确保整个流程在各种情况下都能正常运行。 流程测试用例是为验证特定业务流程而设计和编写的测试案例，专注于检查系统或应用程序在执行某一业务流程时的正确性、稳定性和可靠性。一个业务流程可能涉及多个步骤、多个用户交互和多个系统组件的协作，流程测试用例有助于确保整个流程在各种情况下都能正常运行。
- AI对软件开发的提升本质上是“生产函数的重写”而非“质量函数的改善”：它大幅加速了代码的生产速度，但证据表明质量风险并未同比例下降，反而因“生成速度远超验证速度”产生了新的结构性张力。对软件测试最深远的影响不是“AI帮你写测试”，而是整个质量保障体系的瓶颈从“生产侧”转移到了“验证侧”。本文深度解析AI代码质量危机的全景，并探讨“用AI验证AI”的破局路径。 AI对软件开发的提升本质上是“生产函数的重写”而非“质量函数的改善”：它大幅加速了代码的生产速度，但证据表明质量风险并未同比例下降，反而因“生成速度远超验证速度”产生了新的结构性张力。对软件测试最深远的影响不是“AI帮你写测试”，而是整个质量保障体系的瓶颈从“生产侧”转移到了“验证侧”。本文深度解析AI代码质量危机的全景，并探讨“用AI验证AI”的破局路径。
- MIT CSAIL 让大模型直接读写神经网络权重，不重训、不用梯度，就把数学成绩从 7.9% 提到 48.1%。本文从 AI 测试视角拆三件事：不运行也能审计、最小改动胜过全量重跑、修掉障碍不等于补上能力，以及测试工程师下一步该往哪一级走。 一、我们实打实来看这组实验：八组实验可以压成三类事实，我只保留能迁移到质量工作的那部分。类别实验做了什么关键结果读权重四个结构、输入通道、动作空间完全相... MIT CSAIL 让大模型直接读写神经网络权重，不重训、不用梯度，就把数学成绩从 7.9% 提到 48.1%。本文从 AI 测试视角拆三件事：不运行也能审计、最小改动胜过全量重跑、修掉障碍不等于补上能力，以及测试工程师下一步该往哪一级走。 一、我们实打实来看这组实验：八组实验可以压成三类事实，我只保留能迁移到质量工作的那部分。类别实验做了什么关键结果读权重四个结构、输入通道、动作空间完全相...
- 做了五年以上测试，你可能已经很少害怕新需求了。支付、订单、权限、活动，换个业务名字，大致知道该从哪里下手。研发说“只改了一点”，你会追问影响范围；产品说“正常情况下不会发生”，你知道异常路径往往就藏在那里。这是经验。它有价值。但有一个问题，值得认真想一想：如果明天有人接走你的用例编写、脚本维护和回归执行，你还能凭什么参与项目最重要的决定？先别急着回答“业务理解”。业务理解不是一句自我评价。你... 做了五年以上测试，你可能已经很少害怕新需求了。支付、订单、权限、活动，换个业务名字，大致知道该从哪里下手。研发说“只改了一点”，你会追问影响范围；产品说“正常情况下不会发生”，你知道异常路径往往就藏在那里。这是经验。它有价值。但有一个问题，值得认真想一想：如果明天有人接走你的用例编写、脚本维护和回归执行，你还能凭什么参与项目最重要的决定？先别急着回答“业务理解”。业务理解不是一句自我评价。你...
- 上线前那版评估报告摊在桌上，两个候选智能体并排：同一个成交任务集，A 版成功率 0.71，B 版成功率 0.70，差一个点不到。评审问「选哪个」，有人指着 0.71 说它高一点，可这一栏就是全部依据——这正是过程感知评测要拦下来的场景。直到有人追一句「那它们各自是怎么做到这个数的」，会场没人接得住。做自动化测试出身的人对此最眼熟：给传统系统写报告，最怕只交一列通过率却不交过程。过程感知评测（... 上线前那版评估报告摊在桌上，两个候选智能体并排：同一个成交任务集，A 版成功率 0.71，B 版成功率 0.70，差一个点不到。评审问「选哪个」，有人指着 0.71 说它高一点，可这一栏就是全部依据——这正是过程感知评测要拦下来的场景。直到有人追一句「那它们各自是怎么做到这个数的」，会场没人接得住。做自动化测试出身的人对此最眼熟：给传统系统写报告，最怕只交一列通过率却不交过程。过程感知评测（...
- 摘要： GitHub单月提交量达到73.8亿次，AI Agent让代码生产加速，也把验证、审查和基础设施成本推向前台。提交更多，究竟有没有让软件交付更快？AI写代码越来越快，替这些代码收拾残局的系统，却未必跟得上。GitHub披露，2026年已新增400万CPU核心、160 PB高速存储。另一组官方数据更直观：2026年9月，开发者和Agent在GitHub上产生了73.8亿次Commit，... 摘要： GitHub单月提交量达到73.8亿次，AI Agent让代码生产加速，也把验证、审查和基础设施成本推向前台。提交更多，究竟有没有让软件交付更快？AI写代码越来越快，替这些代码收拾残局的系统，却未必跟得上。GitHub披露，2026年已新增400万CPU核心、160 PB高速存储。另一组官方数据更直观：2026年9月，开发者和Agent在GitHub上产生了73.8亿次Commit，...
- 本文探讨MCP服务中细粒度身份权限如何精确控制到单个操作（如“创建PR但禁止合并”），强调权限必须由服务端强制执行、不可被提示词绕过；提出授权测试矩阵、身份生命周期验证、审计可追溯性等实践方法，助力构建可审计、可回放、不可旁路的AI工具权限体系。 本文探讨MCP服务中细粒度身份权限如何精确控制到单个操作（如“创建PR但禁止合并”），强调权限必须由服务端强制执行、不可被提示词绕过；提出授权测试矩阵、身份生命周期验证、审计可追溯性等实践方法，助力构建可审计、可回放、不可旁路的AI工具权限体系。
- 本文提出智能体错误恢复能力的实战测试方法：通过故障注入（timeout/empty/error_code/corrupt四档）将Mock从“稳定替身”升级为“会出故障的替身”，用结构化断言（而非话术）验证其失败路径行为，让“错误恢复”从口号变为可量化、可变红的工程实践。 本文提出智能体错误恢复能力的实战测试方法：通过故障注入（timeout/empty/error_code/corrupt四档）将Mock从“稳定替身”升级为“会出故障的替身”，用结构化断言（而非话术）验证其失败路径行为，让“错误恢复”从口号变为可量化、可变红的工程实践。
- 本文详解Playwright v1.63引入的Test Locks机制：通过具名锁（如`account:TEST_001`）实现跨文件/worker/project的用例互斥，精准解决共享测试账号并发读写导致中间态失败的问题。含四口径调度对比、锁名设计规范、死锁避坑指南及CI落地三原则，专注调度层互斥，不替代数据隔离。 本文详解Playwright v1.63引入的Test Locks机制：通过具名锁（如`account:TEST_001`）实现跨文件/worker/project的用例互斥，精准解决共享测试账号并发读写导致中间态失败的问题。含四口径调度对比、锁名设计规范、死锁避坑指南及CI落地三原则，专注调度层互斥，不替代数据隔离。
- 本文剖析Google ADK智能体回归测试机制，指出`adk conformance test`依赖录制基线（如`generated-recordings.yaml`），但“谁来录、如何复核、比对什么”三责缺位——重录即绿，掩盖真实风险。官方强调基线为运行产物而非人工编写，回放仅校验请求/响应/工具调用三要素一致性，不保业务正确性。绿灯本质是“有人录过”的凭证，非质量担保。 本文剖析Google ADK智能体回归测试机制，指出`adk conformance test`依赖录制基线（如`generated-recordings.yaml`），但“谁来录、如何复核、比对什么”三责缺位——重录即绿，掩盖真实风险。官方强调基线为运行产物而非人工编写，回放仅校验请求/响应/工具调用三要素一致性，不保业务正确性。绿灯本质是“有人录过”的凭证，非质量担保。
- 本文基于腾讯Buddy One跨应用AI会员体系，提出一套可落地的测试设计方法：通过识别订单、会员、关联、权益、积分五大业务实体，结合状态迁移法建模生命周期，用判定表法覆盖多条件组合，并聚焦并发扣减、时间边界、权益回收等高风险场景，最终形成六维可执行验收清单。 本文基于腾讯Buddy One跨应用AI会员体系，提出一套可落地的测试设计方法：通过识别订单、会员、关联、权益、积分五大业务实体，结合状态迁移法建模生命周期，用判定表法覆盖多条件组合，并聚焦并发扣减、时间边界、权益回收等高风险场景，最终形成六维可执行验收清单。
- 导读：AI测试用例生成是指利用大语言模型（LLM）与约束求解技术，融合需求文档、源代码和历史缺陷三类数据，自动生成高质量、可执行测试用例的技术。本文介绍的“AI驱动的自动化测试用例生成方法及系统"（专利号：ZL202611022773.9）通过"多源融合建模 → 风险驱动规划 → LLM混合生成 → 覆盖贡献精简 → 脚本化部署"的完整链路，系统性解决了传统测试用例生成方法中模板僵化、语义缺... 导读：AI测试用例生成是指利用大语言模型（LLM）与约束求解技术，融合需求文档、源代码和历史缺陷三类数据，自动生成高质量、可执行测试用例的技术。本文介绍的“AI驱动的自动化测试用例生成方法及系统"（专利号：ZL202611022773.9）通过"多源融合建模 → 风险驱动规划 → LLM混合生成 → 覆盖贡献精简 → 脚本化部署"的完整链路，系统性解决了传统测试用例生成方法中模板僵化、语义缺...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道Agent集成与鸿蒙实战2026/08/11 周二 19:00-21:00
王一男-华为云码道产品规划专家；李炎-华为云码道产品专家；彭江敏-华为云鸿蒙端云一体化开发专家
本次直播带你解读华为云码道7月份产品新特性、新功能。更有专家演示码道Agent Space × 钉钉机器集成实战，从0到1打通消息通道；码道鸿蒙端云一体化实战，快速搭建员工签到系统。
回顾中 -
华为云开发者AI素养直播课·第五期2026/09/04 周五 16:00-18:00
林华鼎-华为云AI开发者运营负责人；蒋春阳-华为云AI开发者案例开发专家
本期直播内容： AI工具体验营 · 第5-8课连讲。Agent-Team 多智能体协作完成毕业设计实践
回顾中 -
华为云开发者AI素养ClassRoom·第六期2026/09/08 周二 19:00-20:00
樊渊-2026华为软件挑战赛冠军
高手来了：看软挑高手解析二维排样问题—从工业难题到算法突破
回顾中
热门标签