Mabl 基于云端的智能化自动化测试平台

于 2025-07-02 21:00:00 发布
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分类专栏： 自动化测试 文章标签： mabl 自动化 测试框架
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【软件测试】智能自动化测试工具
weixin_46453070的博客
02-20 1675
这些工具通过利用AI和机器学习技术，帮助自动化测试过程中的多个环节，包括测试用例的生成、执行、维护和分析，从而提高了测试的效率和准确性。：虽然Sauce Labs是一个云端的自动化测试平台，它提供了一系列的智能测试解决方案，如实时测试、视觉回归测试和移动设备测试，其中一些功能利用了AI技术来提高测试的效率和效果。随着人工智能技术的发展，智能自动化测试工具也在逐渐兴起，这些工具利用AI和机器学习算法来优化测试过程、提高测试效率和准确性。它可以帮助团队识别未经测试的代码区域，优化测试策略，从而提高软件质量。
mabl：AI原生测试自动化平台的基础使用
blues_C的博客
06-24 2531
mabl是一个基于人工智能和机器学习的云原生测试自动化平台。它通过使用先进的技术，如机器学习，自动创建和执行测试，自动分析测试结果，并根据需求的变化自动适配和维护测试。这样的自动化过程极大地提高了软件测试的效率和准确性。mabl的口号是 “You write code, mabl tests”，意味着开发者只需关注编写代码，而测试工作则可以交给mabl来完成。mabl的平台支持多种测试类型，包括 Web、App、Api、可访问性和性能测试，使得团队能够更快速、更有信心地发布软件。
mabl AI 原生测试自动化平台
伤心的辣条
06-21 2587
Mabl 是一个综合性的自动化测试平台，旨在简化和加速软件测试过程，特别是Web应用的测试。它利用人工智能和机器学习技术来提供智能化、自动化的测试解决方案。
基于AI的自动化测试工具推荐
所寫即所思｜一个阿里质量人对测试的所感所悟。
09-19 2691
软件开发是一项创造性的工作，但其中也包含着许多乏味的任务。其中最乏味的莫过于编写“单元测试”了，开发写测试代码用于验证软件组件是否按预期工作。单元测试有助于开发人员尽早发现缺陷并确保代码能够得到维护。理想的情况是，编写程序的开发人员在编写代码的同时编写单元测试。但是编写单元测试是软件开发中的繁琐工作，会占用开发人员大量时间。更糟糕的是，开发人员在手动编写复杂代码库的单元测试时可能会犯错误。因此，很多软件缺乏足够的单元测试，这使得代码难以维护。如果没有单元测试，如果出现问题，找到问题的根源就如同大海捞针。
自动化测试方案对比
Mybells
02-28 3219
自动化测试方案对比 End-to-End Testing（端到端测试） 端到端（E2E）测试的主要目的是通过模拟真实的用户场景，验证被测系统及其组件的集成性和数据完整性，从最终用户的体验进行测试。 不需要知道业务代码，只需要模拟用户在真实环境的操作。 方案对比 目前了解到的3种方案都是使用端到端测试，第一种是cypress测试，第二种是matman+mockstar+whistle，第三种是CodeceptJS。 先了解下这三种方案具体使用流程，然后再对比下学习成本、上手难度、功能差异、githubstar
不懂代码怎么做自动化？靠AI测试平台呀！
伤心的辣条
09-05 492
在这个快速演进的时代中，软件测试领域也受到了不小的冲击。虽然在当下，传统的软测技术仍然是绝对的主力，但是身为IT行业中的一员，近几年AI的全新业务体验与其超强的算力所带来的震撼感受也应该远超其他行业。
不会敲代码怎么做自动化测试？
qq_45158700的博客
09-05 384
随着科技日新月异的发展，人工智能正逐渐渗透到我们生活的各方各面，从智能语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到人脸识别技术，AI正以其卓越的智能和学习能力引领着新时代的发展方向。
推荐几款TOP级AI驱动的单元测试工具
qq_48811377的博客
03-08 988
这篇文章，我想对开发人员人员来说更有帮助，毕竟开发同学“苦单元测试久已”！是一项创造性的工作，但其中也包含着许多乏味的任务。其中最乏味的莫过于编写“单元测试”了，用于验证软件组件是否按预期工作。单元测试有助于开发人员尽早发现缺陷。情况是，编写程序的开发人员在编写代码的同时编写单元测试。但是编写单元测试是软件开发中的繁琐工作，会占用开发人员大量时间。更糟糕的是，开发人员在手动编写复杂代码库的单元测试时可能会犯错。因此，很多软件缺乏足够的单元测试，这使得代码难以维护。
TOP级AI驱动的单元测试工具推荐
人生不怕起点低，就怕没追求
07-27 1505
这篇文章，我想对开发人员人员来说更有帮助，毕竟开发同学“苦单元测试久已”！
AI 在测试中的应用：从自动化到智能化的未来
LYX_WIN
03-26 1714
想象一下，你的测试系统能够：像经验丰富的测试专家一样设计测试用例预测哪些代码变更最可能引入缺陷根据用户行为自动调整测试策略在无人值守时自我修复测试脚本这就是AI赋能的智能化测试。根据Capgemini研究报告，采用AI的测试团队缺陷检测率提升25%，测试效率提高40%。AI不是要取代测试工程师，而是让我们摆脱重复劳动，专注于更有价值的质量洞察和风险决策。这场变革已经开始——问题不在于是否采用AI，而在于多快能够建立组织的智能测试能力。正如TCL创始人李东生所言："变革中最大的风险是不变革的风险"
狼来了？全球首款基于AI的智能软件测试工具问世了，它叫mabl。
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测试不将就
03-09 1万+
立志做国内自动化/AI测试领域最好的原创公众号。欢迎微信关注公号"测试不将就"(ID: awesometest)，更多原创文章在路上。我们的口号是：“插上自动化/AI的翅膀，软件测试也能高大上”，同时会发布关于持续集成，Python开发等精彩文章。 作者：Dr.萧(独孤球是)，工学博士/资深码农/技术写作者，欢迎添加作者微信(slxiaozju)交流。 1.什么是mabl？ ...
AI自动化测试工具有哪些？
hellen_cuicui的博客
05-11 1303
10. 霍格沃兹“爱测平台”
电池自动分选机：自动化与智能化重塑电池产业未来
2509_90252107的博客
06-30 369
人工智能算法的引入将使分选逻辑更灵活，例如通过图像识别检测更细微的外观缺陷，或预测电池寿命衰减趋势。电池自动分选机是现代工业中用于电池生产与回收环节的关键设备，其核心功能是通过自动化技术对电池进行快速检测与分类。设备整合了光学检测、电性能测试及机械分选系统，能够根据电池的电压、内阻、容量等参数，将不同规格或质量等级的电池区分开来。在电池制造环节，它可确保出厂产品的一致性，避免因参数差异导致的设备故障风险。在回收行业，分选机可对退役电池进行梯次利用分类，将剩余容量较高的电池用于低能耗场景，实现资源循环利用。
小型水电站综合自动化系统的介绍
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2508_91722344的博客
07-02 176
其核心目标是在保障安全、可靠运行的前提下，通过经济实用、易于维护的技术方案，实现​“少人值守”或“无人值班”​，从而显著降低运行成本，提高效率和安全性。上级集中控制层与下级现地控制层的联系是通过PLC，PLC将采集的机组运行状态以及各数据参数传递给上位机，并将上级控制层的各种命令传递给LCU，进而实现对机组的控制，例如各模块配置的调速、调压等功能。最后，它可以实时监测和采集水电站的各种数据，提供给管理者更加全面和准确的运行数据和管理决策支持，从而优化水电站的管理模式和运行效率。
以智能楼宇自动化控制系统为基石，构筑绿色建筑节能增效新标杆
ctrlworks的博客
07-02 643
整合电力、燃气等能源消耗数据与 IPCC 碳排放因子库，自动计算各区域、各系统的碳排放量，并生成动态碳足迹报告。一方面，数字孪生技术的深度应用将在虚拟空间中构建建筑的实时镜像，通过仿真预演不同节能策略的效果，如光伏板最佳安装角度、储能系统充放电策略等，使节能方案的制定从 “经验驱动” 转向 “数据验证”；在未来智慧城市框架下，系统可根据城市电网负荷、可再生能源发电情况，自动调整建筑用能策略，如在风电大发时段增加储能充电量，在电网高峰时段减少非必要负荷，实现 “建筑 - 园区 - 城市” 的三级节能协同。
AdsPower 功能详解 | 浏览器设置 & 随机指纹：让环境更安全、自动化更灵活
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AdsPower浏览器环境设置指南：新建环境时可通过「浏览器设置」和「随机指纹」两个高级选项提升操作体验。「浏览器设置」允许自定义启动行为等参数，确保业务稳定性；「随机指纹」功能可自动生成新指纹配置，配合缓存删除功能，适合短期测试等需要频繁切换身份的场景。默认配置已满足常规需求，用户可根据具体业务灵活调整这些选项，兼顾环境安全性与操作自由度。该功能特别适用于账号测试、敏感注册等需要高隐蔽性的场景。
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基于 Eclipse RCP 技术框架开发,企业级应用的技术。关机精灵——自动化与便利性。
Gartner发布塑造安全运营未来的关键 AI 自动化趋势
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生成式AI赋能安全运营：现实与展望 生成式AI正逐步改变安全运营（SOC）模式，通过自动化告警分类、风险评估和威胁检测等任务，显著提升效率。研究显示，AI可减少50%的SOC任务成本，但30%的团队因输出不准确难以落地应用。目前，AI助手主要用于威胁情报摘要、检测规则生成等场景，仅20%的领导者认为其显著提升了运营效能。 关键应用领域： SIEM：AI优化配置、日志分析及动态规则调整。 威胁检测：加速调查流程，但需人工验证以降低误报。 暴露管理：AI识别漏洞优先级，预测攻击路径。 挑战与建议： 数据质量、系
GPT-4 Turbo集成智能工作流，开启自动化研究与知识管理新篇章！
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本文介绍了一个基于GPT-4 Turbo的自动化研究与知识管理系统，包含两大核心模块：1）智能数据采集引擎，支持从arXiv、PubMed等学术资源自动抓取文献，并通过GPT-4生成摘要；2）自动化研究引擎，可生成研究计划、设计实验方案等。系统架构采用模块化设计，实现从数据采集到知识管理的全流程自动化，提供代码实例展示具体实现方法。该系统能有效提升科研效率，辅助研究人员快速获取领域动态并组织知识体系。
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### 推荐的 AI 自动化测试工具 #### 1. **Apifox** Apifox 是一款集接口管理、Mock 数据生成、自动化测试于一体的工具。它不仅支持传统的功能测试，还引入了 AI 技术来优化测试流程和数据分析能力。对于 UI 自动化测试而言，Apifox 提供了跨平台的支持以及对多种浏览器的良好兼容性[^4]。 #### 2. **Browser Use (Python 开源项目)** 这是一个基于 Python 的开源框架，专为简化 Web 应用程序的自动化测试而设计。其核心优势在于利用 AI 算法增强传统脚本的功能，使得复杂的交互逻辑可以通过简单的 API 调用来完成。例如，在表单验证或动态内容加载的情况下，Browser Use 可以自适应调整行为模式[^3]。 以下是 Browser Use 的基本使用示例： ```python from browser_use import BrowserUse browser = BrowserUse() browser.open_url('https://example.com') browser.fill_form({'username': 'test', 'password': 'secure'}) result = browser.click_button_and_wait_for_element('#submit-button', '#success-message') print(result.text) ``` #### 3. **Testim.io** Testim.io 是一种云端解决方案，旨在加速端到端测试的过程。该工具内置机器学习模型，用于预测可能失败的地方并提前修复这些问题。此外，它的无代码界面允许业务分析师和技术人员共同协作创建高效的测试计划[^2]。 #### 4. **Mabl** 作为另一种依赖于自然语言处理（NLP）技术的产品，mabl 让用户无需编写任何代码即可定义复杂的测试场景。通过训练内部算法识别特定的应用状态变化，它可以显著降低维护成本，并快速响应前端重构带来的影响[^1]。 --- ### 总结说明 上述提到的所有选项都展示了如何将最新的人工智能进展融入现有的质量保障体系之中。每种方案都有各自的特点与适用范围；因此选择具体产品时应考虑团队的技术栈偏好、预算限制以及其他实际需求因素。
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