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这篇文章分享了作者如何利用AI工具Cursor高效编写接口自动化测试的经验。文章首先指出AI无法理解业务系统的问题,提出两种解决方案:使用现有API文档或通过浏览器抓取真实请求。随后介绍了AI能自动补全未明确的测试场景、随着用例积累效率提升的特点,以及应对代码混乱的分层架构方案(API层、服务层、测试层)。最后强调通过编写Rules文件规范AI输出,并指出前期投入规范化的长期收益。全文以实战经验出
本文介绍了如何构建一个基于DeepSeek模型的对话智能体系统。主要内容包括:1)通过dotenv加载API密钥创建ChatDeepSeek模型实例;2)使用create_agent函数创建对话智能体,可配置系统提示词和工具;3)实现前后端分离架构,后端通过langgraph API服务运行,前端使用Node.js环境启动。系统还整合了docling-mcp文档解析工具,通过SSE传输协议提供服务
摘要:人工智能从机器学习到深度学习的演进正深刻改变软件测试行业。机器学习早期应用于缺陷预测,而深度学习凭借多层神经网络在UI测试中实现突破,通过图像识别提升测试稳定性。AI技术推动测试用例自动生成、精准缺陷检测和智能监控发展。未来,多模态融合、智能体技术和可解释AI将成为测试领域重点方向,测试从业者需持续学习以把握技术变革机遇。(149字)
混合同错位(cross-record hallucination 或 cross-record mixup)指模型在处理一批合同记录时,把 A 合同的 URL、B 合同的内容、C 合同的业务场景混在一起输出。这意味着:如果你给模型一次性输入了 200 条合同,模型不会理解“这是 200 条独立样本”,它会认为这是“一个巨大的语料库”,并在其中“寻找它认为合理的关联”。你之前遇到的这段就是典型“混合
默认参数往往只能保证“能跑”,要想“跑得好”,需要根据具体任务调整生成策略。generate: 控制随机性。设为 0.1 时输出确定性强,适合事实问答;设为 0.8 时更具创造性,适合写故事。: 从累积概率超过 p 的最小词集中采样。通常设为 0.9,与 temperature 配合使用效果更佳。: 惩罚重复内容。设为 1.1 到 1.2 可以有效减少模型车轱辘话。: 限制最大生成长度,防止无限生
它不是单一的AI功能,而是一支具备“专业分工、自动协作、持续优化”能力的数字员工团队。从热点监控、文案仿写、智能生图、口播视频生成、批量混剪,到全网分发、搜索拦截、AI流量入口占位……每个环节都有独立的智能体在协作运转。当大多数企业还在尝试“用AI做一个PPT”时,聪明的企业主早已用系统搭建起了一支“不会请假、不会涨薪、24小时在线的数字营销军团”。这或许就是铸云超级员工系统,多年后依然被用户坚定
│ ││ 输入质量决定输出质量(Garbage In = Garbage Out) ││ ││ AI负责"生成" + "穷举" ││ 人负责"判断" + "决策" ││ ││ 多轮迭代 > 一次性输出 ││ 分模块处理 > 全量输入 ││ 结构化Prompt > 随意提问 ││ │。
Mac Studio M3 Ultra明显占优。它拥有四倍内存容量和三倍理论内存带宽,特别适合单机加载超大模型、处理大型媒体工程和承担综合性专业工作。DGX Spark仍然有自己的护城河。CUDA、TensorRT-LLM、vLLM、NGC和NVIDIA服务器生态,使它更适合真正围绕NVIDIA平台进行模型开发、微调、验证和部署。Mac Studio是一座容量巨大、传送带很宽的全能仓库;DGX S
WHartTest 并不是简单地在旧系统上贴一个“AI”标签,而是将大模型能力深度植入到了测试的每一个环节。1. 需求阶段:AI是你的“找茬”专家在传统模式下,需求评审往往流于形式。而在WHartTest中,你可以直接上传PDF、Word或Markdown格式的需求文档。智能评审:系统会从完整度、清晰度、可测性等6个维度对需求进行打分,并生成专项分析报告。风险前置:AI能自动识别出逻辑矛盾或描述模
本文分享了团队搭建大模型幻觉测试体系的实践经验。首先提出了四种幻觉分类:内在、外在、格式和价值幻觉。随后介绍了测试环境准备要点及五种核心测试方法:1)基于知识库的事实性测试;2)逻辑一致性自检;3)对抗性测试;4)边界压力测试;5)RAG场景专项测试。重点强调了评估者校准的重要性,需建立人工标注金标准来校验自动化判分器。该方案通过多维度测试协同,形成覆盖90%以上问题的检测体系,并持续将新发现转化
TestOne基于Ai驱动的自动化测试平台,深度融合大模型,提供一站式自动化测试管理及脚本开发,助力企业显著提高测试效率的同时保证高质量交付。
大家的显卡都比较吃紧,LoRA家族越来越壮大,基于LoRA出现了各种各样的改进,最近比较火的一个改进版是dora,听大家反馈口碑也不错。
Codex CLI 接入 OpenAI 兼容接口后返回 401,先别换 Key。本文用一个最小配置和 /v1/models 检查,把没读到配置、provider 选错、Base URL 拼错、环境变量为空、模型名不对拆成可验证的五步,并给出每一步的成功信号。
ChatGPT也有一些缺点。首先,它不具备存在先验知识。这意味着,它只能使用它已经见过的信息来做回答,
windows下使用ngrok让本地flask服务外网访问解决方案,让你笔记本上运行的flask服务外网其他人可以访问。
虽然测试人员大多会使用postman,但是有一些技巧能事半功倍,导入文档就不需要一个个编写用例了,能节省很多时间。
代表监听调用com.yonyougov.rest.service.api.runtime.process.FbpmProcessInstanceResource类中的getProcInstCreator方法时候传入的参数。会让你选择需要监听当前运行的那个项目。如上图所示,代表监听语句执行成功。在当前路径下启动cmd输入命令。
idea 、jdk及环境变量配置这里就不多说了,网上有很多教程这里我们只检测一下java、maven环境是否安装成功win+R,运行cmd命令行:mvn -v 检查maven是否安装成功,如下图即成功!java -v 检查java版本 javac 环境是否安装成功,如下图即成功!
之前还没实际做过接口测试的时候呢,对接口测试这个概念比较渺茫,只能靠百度,查看各种接口实例,然后在工作中也没用上,现在呢是各种各样的接口都丢过来,总算是有了个实际的认识。虽然只是接口功能的测试,但是也要记录下自己学到的点滴技能。
最近做一个接口对接的功能,但是需要在postman调用时在header中加一个签名才能成功。下面主要演示如何在调用时生成签名。
在测试需要 Cookie 的 API 时,Eolink 支持在 Cookie 管理里添加所需的 Cookie 信息,系统会自动存储 Cookie,下次测试其他相同域名的 API 时会自动传递 Cookie 请求参数。当 API 发生变化时,可以一键进行 API 回归测试,系统会自动根据规则判断返回结果并得出测试报告,方便团队快速了解 API 改动的影响范围,可减少超过 95% 的测试时间!(1)手
建立一个只读类型的链接由于未知对方何时回复,可以把等待响应时间设置长一点
下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成,需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】。
摘要:Postman是一款高效的接口测试工具,支持接口请求发送、脚本保存、响应比对和批量执行。文章介绍了Postman的下载安装方法、常用功能(如新建请求、鉴权设置、文件上传)、导入导出操作以及断言设置。同时补充了GET与POST的区别,以及Cookie、Session、Token的异同点,帮助测试人员更好地进行接口测试和安全管理。
摘要:本文介绍了在Postman中使用token进行接口测试的方法,以jeecgboot项目为例。首先创建测试环境并设置两个接口:登录接口获取token后保存为环境变量,首页接口通过{{token}}引用该变量。关键步骤包括解析登录返回数据、设置环境变量,以及确保所有接口保存在集合中以便有序执行。这种方法解决了token过期问题,实现了接口间的token依赖。文章最后还提供了软件测试学习资源的获取
本文主要介绍了uiautomatorviewer工具的使用限制及替代方案。该工具在Android 9及以下版本基本可用,但在Android 10+因权限限制常报错且官方不再维护。作者提供了夜神模拟器的adb修复步骤,包括替换adb文件、重启服务等操作。针对JDK兼容性问题,建议安装JDK8并修改uiautomatorviewer.bat配置。文章推荐改用weditor或Appium Inspect
导入这个目录下的backup-2026-07-09T02-30-02.274Z.json文件。
使用Postman进行POST请求传递参数时,选择body中的form-data选项是一种常见的方式,尤其适用于某些特定的使用场景。
第二步登录成功后我们就可以创建属于自己的文件夹啦。第一步 下载 postman 官网地址。,按照自己的版本下载哦。
这些资料,对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!凡事要趁早,特别是技术行业,一定要提升技术功底。
当然,postman 毕竟不是专业的性能测试工具,这些性能数据和指标需要我们自己计算,只适合用来顺手检测一下性能,对服务器的处理能力有个大概印象。然后,点击右下方的 runner 运行器,把需要测试的接口拖动到左侧展示框,在右侧设置。iterations 表示请求发起次数,Delay 表示请求间隔时间,点击运行。运行后,可以查看实时的响应结果,我们可以根据响应时间判断服务器的处理性能。
使用时{{times}}create-tag请求中将动态参数在pre-requestbody中使用tagname"tag": {"name": "{{tagname}}" //标签名 }在断言中添加方式});),'));//设置标签为全局变量设置变量 tagname});
可以新建一个接口请求、测试集合、环境配置信息等,使用的时候我们可以一个集合对应一个环境,然后在集合里面建接口请求信息。
本文介绍了利用Python技术实现文字型验证码自动登录的方法。通过Selenium模拟浏览器操作,结合OpenCV图像处理和pytesseract光学字符识别技术,从古诗文网验证码中提取文字内容。文章详细展示了从截图预处理到验证码识别的完整流程,包括均值漂移平滑、灰度转化、二值化处理等关键步骤,最终实现自动化登录。特别说明了直接抓取验证码URL的局限性,强调必须通过页面截图方式来确保验证码一致性。
后面我们需要调用查看有关校验登陆的uuid,可以直接修改下面uuid里面的内容,我们上面定义的uid可以加入{}{}两个apifox独有的操作,就可以直接自动化生成uid,不需要每次都先查询uuid。,右上角的环境需要选择,在一个环境的用法只能在一个环境里,如在测试环境设置那就只能在测试环境实用。
我们在做测试的过程中,都会多次请求接口,都会把接口保存下来,方便下次直接请求,节省时间不用每次都重新输入,我们一起看下如何保存接口会话。
postman-put-Request decode failed: invalid character 'Â' looking for beginning of object key string
form-data是web表单默认的传输格式,编辑器允许你通过设置key-value形式的数据来模拟填充表单,你可以在最后的选项中选择添加文件。x-www-form-urlencoded:编码格式通过设置key-value的方式作为URL的参数。pm.expect(pm.response.text()).to.include("成功");(1)fiddler抓取后 post接口(centent-t
之前还没实际做过接口测试的时候呢,对接口测试这个概念比较渺茫,只能靠百度,查看各种接口实例,然后在工作中也没用上,现在呢是各种各样的接口都丢过来,总算是有了个实际的认识。因为只是接口的功能测试,所以目前是用postman做测试,比较简便,当然这只是接口测试的入门而已,了解的只是冰山一角,后续会努力往接口压力、接口性能、接口自动化方向靠拢。
postman中的集合脚本,、全局变量全部都可以导出,然后分享给团队成员,导出后的脚本可以通过newman生成测试报告。另外还可以将浏览器,抓包工具,接口文档(swagger)中的数据包导入到postman中,并且会自动生成一个请求。无需任何修改,就可以直接发送导出。
运行集合测试,可以看到我们结果符合我们的预期,Request1 和 Request3 通过测试,Request2 被跳过,Request4 仍被执行。Done…
通过以上方法,你可以高效地对大量 API 进行批量测试,确保接口质量和稳定性。建议先从简单的 Collection Runner 开始,逐步增加复杂度和自动化程度。[ ] 使用 Collection Runner 测试。[ ] 将相关 API 组织到 Collection。 Collection 和数据。[ ] 配置自动化执行(可选)(全局、集合、环境、局部)[ ] 参数化请求使用变量。[ ]