人生不怕起点低，就怕没追求

上次写 AI 和 MCP 的文章后，好多人私信问：“想自己开发工具，但大模型接口收费太贵，有没有免费的路子？” 其实我折腾工具这些年，早就摸透了零成本调用的门道 —— 不管是用大厂的免费额度，还是把开源模型装在自己电脑上，都能实现 “白嫖”。今天就把亲测有效的方法掰开揉碎了说，新手也能跟着弄。​    

从事测试自动化框架开发十年，我本以为自己对Selenium了如指掌。直到某天早上，我的测试套件运行时间竟长达4小时。整整4小时！仅300个测试用例！这哪里是测试套件，简直是一场网飞剧集马拉松！

本文将以Python+Playwright+Pytest+BDD为技术栈，系统地讲解如何在自动化测试框架中引入FSM思想，希望你能从本文中获得有价值的参考和启发。

要在Postman中对POST请求进行压力测试，可以按照以下步骤进行操作：打开Postman应用程序并创建一个新的请求集合（Collection）。在请求集合中创建一个新的请求，并选择HTTP方法为POST。

软件测试正经历一场深刻的技术革命。AI，尤其是以GPT、通义千问、文心一言、Claude等为代表的大语言模型（LLM），开始广泛介入测试流程：从需求分析、测试用例设计，到脚本生成与测试报告撰写，AI的身影无处不在。

从近年来看，软件测试岗位变化其实很大，早就已经脱离了 “随便点点鼠标就能干” 了，趋势很明显，而且伴随着AI的兴起，很多传统岗位以前的工作流程，比如 ： 需求评审 -- 测试用例编写，这种人工逻辑都有即将被替代的风险。 所以现在的行业人，一定不要去参照以前的逻辑和路线去走，否则很容易浪费了时间还没达到效果。

Postman是一款支持HTTP请求的API开发与测试工具。支持接口发送、脚本编写、集合管理及自动化测试等功能，适用于开发、测试和运维人员。作为测试人员可以在上面进行接口测试及接口自动化方面的测试。

在求职面试的过程中，第一印象就像一块关键的“敲门砖”，直接影响着面试的走向和最终结果。

在软件开发领域，确保代码的正确性和稳健性至关重要。这就是软件测试发挥作用的地方。Python 是一种通用且广泛使用的编程语言，提供了大量的工具和库来帮助测试过程。其中，Pytest就是一个很好用的测试框架，可以在 Python 中创建、组织和执行测试。pytest 的独特之处在于它的简单性、可扩展性以及处理复杂测试需求的能力。它支持固定装置、自动测试发现和丰富的插件，以及其他显着的功能，这使其成为从小型到大型应用程序的任何规模项目的可行选择。

要在Postman中对POST请求进行压力测试，可以按照以下步骤进行操作：打开Postman应用程序并创建一个新的请求集合（Collection）。

在UI自动化测试领域，Selenium一直是无可争议的王者，但其陡峭的学习曲线和复杂的代码维护成本让许多测试团队望而却步。而今，通过Dify的可视化工作流与Selenium的强大驱动能力相结合，我们找到了一条通往UI自动化测试的捷径——无需编写繁琐代码，通过拖拽即可构建复杂的UI测试场景。

在求职面试的过程中，除了常规的问答交流，不少求职者会遇到一种特殊的面试形式——压力面。不同于常规面试的温和氛围，压力面往往带有一定的挑战性，容易让求职者感到紧张，甚至打乱原本的应对节奏。

目标：1、了解Midscenejs的环境搭建过程 2、了解Midscenejs的模型配置 3、了解Midscene的yaml使用

刚入职新公司，面对陌生的业务和代码，感觉完全摸不着头脑，不知道从哪里下手，担心试用期都过不了……其实这个问题，基本上每个测试人都会遇到。不管你是应届生第一次入职，还是跳槽到新公司，甚至是老员工换了新项目组，都会面临快速熟悉业务的问题。

凌晨 5 点的封闭测试场，轮胎摩擦地面的 “尖叫” 划破寂静，仪表盘数字飞速跳动，笔记本上记满密密麻麻的数据…… 这不是赛车场，而是车载性能测试的日常。很多人觉得 “测试” 就是踩踩油门、刹刹车，其实背后藏着一套严谨的流程。今天就从测试工作视角，带大家看一辆车的 “性能分数” 是怎么来的。

本文将介绍如何结合 WebSocket 和 CDP，打造一个类似 Selenium 的自动化工具，实现对 Chrome 浏览器的精细控制。

Dify随着大家的深入使用，发现ollama部署大模型虽然方便，但是Dify知识库混合检索，需要有rerank模型，这一点上，ollama是不直接支持rerank模型的。因此，本篇文章我们讲解下如何部署Xinference，并基于该产品安装大模型，接入Dify。

AI自动修复脚本不只是一个技术功能，而是一种测试哲学： 让测试系统像生命体一样具备“自愈力”，在变化中保持稳定，在演进中持续成长。 这正是智能化测试的未来方向。

说实话，现在大家找工作简历上都写会自动化，Python、Selenium、Pytest......千篇一律，跟一个模子出来的一样，毫无竞争力。但我同时也发现一个机会—性能测试这块，大部分测试都做的很浅，基本都是工具层面！

Playwright团队近期发布了一项令人瞩目的新功能——即Playwright智能体（Playwright Agent）。

在API开发过程中，手动测试往往如同“大海捞针”—不仅要耗费大量时间编写测试用例，还容易遗漏边缘场景，最终导致用户遇到诸如注册表单崩溃、购物车接收无效数据等问题。而Schemathesis的出现，彻底改变了这一现状。这款工具能从OpenAPI或GraphQL schema中自动生成数千条测试用例，精准定位那些让API“破防”的边缘情况，帮助开发/测试在用户发现问题前，把漏洞扼杀在摇篮里。

目录一、xshell与xftp是什么？二、linux系统目录结构三、系统管理相关命令四、目录操作命令五、文件操作命令

本文章手把手教大家使用coze平台搭建一个测试用例生成的智能体，可以大大提高我们测试工作效率！

今天就把这份《PyCharm AI 升级指南》甩出来，从功能升级到实战干活，看完让你直呼 "原来测开还能这么玩"！

一、诊断：你的测试停留在哪个层次？层级1：功能验证✅ 按钮能点击✅ 页面能打开✅ 数据能显示问题：只验证“能不能用”，没验证“能不能坏”

Playwright的代理 — 规划者、生成器和修复者 — 通过自动化测试规划、生成和修复来帮助团队应对这一挑战，减少手动开销，同时保持测试的相关性。

最近收到不少粉丝来问问题，问的比较多的问题就是诸如想从功能测试转自动化，编程能力怎么提升啊?说实话，这个问题我被问过无数次了。今天就系统地聊聊这个话题，会涉及一些技术细节，可以收藏慢慢看，哈哈。

金九银十的就业旺季，你拿到offer了吗？boss刷爆了，全是已读不回？面试十几场 0 offer？

准确且高效地判断 bug 属于前端还是后端，并尽可能定位到 bug 源码的位置，有助于加速开发团队修复问题的速度，从而提高项目的整体效率，这不仅能提升个人技能，还能增强你在团队中的价值。

对于很多没有性能测试经验的同学，看到这个话题可能会感觉头大，一时不知道如何下手？其实我们可以拆解下，压力测试方案的制定，无非核心就是包括一些压测背景目的，压测接口范围选取，压测指标制定，压测场景模型，压测策略，压测数据，技术选型等。

在本文中，我们将深入探讨如何集成它们、主要功能、最佳实践以及在测试框架中的实际使用情况。

在多数人的认知里，收入水平与安全感呈正相关，似乎挣得越多，日子就该越安心。但现实中，不少高收入者却陷入“挣得越多越没有安全感”的困境，这一现象恰恰说明，安全感的核心从来不是收入数字的高低，而是对财富的掌控力与人生的规划力。

本篇文章，详细给大家Dify如何接入本地模型、在线模型api：

如果你的Playwright测试套件跑得慢、经常挂、或者产出一堆没用的截图，这篇文章就是为你准备的。以下这些习惯能让你从"千万别出问题"变成"放心发版"。

这两三年互联网行情很差，收到越来越多的同学私信，诸如初中级之后的路该怎么走？已经工作5年了，还能继续往上走吗？会不会到了35岁就只能被裁员？说实话，看到这些留言我是有些感慨的。35岁危机这个话题，在测试圈尤其敏感。为什么？

今天小编带大家全面、深度地解析Playwright 1.56的各项核心新特性，给大家展示如何利用这些新工具提升测试效率和套件稳定性。

这10款工具涉及多个方面，今天我们就从工具的基本介绍、主要特点、优缺点、兼容设备、适合人群等多方面进分享！

金融行业飞速发展的当下，“金融测试工程师”这一岗位悄然走红、走进大众视野，而它远超不少岗位的薪资水平，更是让很多人投来关注的目光。据猎聘最新在招数据显示，该岗位年薪最高能达到82.5w。

本文将深度对比Python生态中三大主流浏览器自动化工具：Selenium、Playwright和Helium，从架构设计、性能表现、实际应用场景等维度全面剖析，帮助你根据团队实际情况和项目特点做出正确选择。

性能测试中，单机压测总会遇到物理瓶颈。CPU、内存、网络带宽等因素都会限制单台机器能够模拟的最大并发量。就像我们项目中遇到的情况：单机压测最大TPS锁定在200，继续增加线程数不仅无法提升性能，反而会导致响应时间延长。