- 博客(1821)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 人工智能测试工程师，需要掌握哪些真正「能落地」的技能？
很多测试工程师已经意识到一个事实：AI 没有“取代测试”， 但。AI 测试工程师最怕的一句话是：“这个是模型问题，不用测了。你需要掌握的是这不是算法岗位，而是。这一步，决定你是不是“真正的 AI 测试工程师”。更高级的，是测试，从“执行者”，变成了。原因非常一致：学的是知识点， 缺的是。
2026-01-04 10:56:50
449
原创 使用Playwright进行响应式网页测试
响应式设计已成为现代网页开发的标准要求，但确保网站在各种设备上都能完美呈现却是一项挑战。手动测试不同屏幕尺寸既耗时又容易出错。在这篇教程中，我将分享如何使用Playwright这一强大的自动化工具，高效地进行响应式网页测试。在众多测试工具中，Playwright因其跨浏览器支持、出色的自动化能力和灵活的API而脱颖而出。它支持Chromium、Firefox和WebKit，可以模拟真实移动设备，并提供直观的响应式测试方法。
2025-12-30 14:42:15
651
原创 AI 智能化测试平台：Web 用例自动执行与禅道测试任务创建的企业级实践
在很多团队里，Web 测试仍然停留在两种状态之间： 要么依赖人工反复执行关键流程，要么使用脚本式自动化，但一旦流程调整或页面变化，维护成本迅速上升，测试结果也难以复用。如果你的团队正在评估 Web 测试自动化方案，或希望在真实业务系统中验证 AI 自动化测试的可行性，这一场景值得重点关注与实际验证。更重要的是，当执行结果异常时，测试人员可以通过截图与日志快速判断问题来源，是业务缺陷、数据异常，还是执行推理偏差。在企业测试体系中，“用例是否能跑起来”只是第一步，测试任务执行完成后，平台自动生成测试报告。
2025-12-30 11:00:11
428
原创 AI 智能化测试平台：支持手工测试用例自动化执行的企业级解决方案
在企业级软件交付过程中，测试始终是保障系统稳定性与业务连续性的关键环节。然而，随着系统规模扩大和业务复杂度提升，传统测试方式逐渐暴露出明显瓶颈： 手工测试效率有限，脚本式自动化建设成本高、维护难，测试执行高度依赖个人经验，难以在企业内部规模化复制。基于这一现实背景，推出了面向企业场景的。
2025-12-29 15:54:38
722
原创 智谱大模型刷屏技术圈：GLM-4.7 是怎么一步步“能干活”的？
不是发布会造势，也不是营销话术，而是实打实地在等多个维度，把一堆榜单和开发者的预期同时点燃。更关键的是—— 这一次，GLM-4.7 的核心变化，不在于参数规模，而在于从“答得对”，转向“做得完”。。这也是为什么它在真实软件工程、终端操作、复杂项目理解这些场景里，明显更稳。智谱团队在 AMA 中说得很直白： 他们在后训练阶段做的事情，几乎都围绕一个目标——。在模型性能跃迁这件事上，GLM-4.7 走的是一条偏工程化的路线。。这对 Agent 任务非常重要。
2025-12-29 14:34:27
646
原创 Playwright并行测试配置与优化技巧
当你需要运行大量测试用例时，串行执行会消耗大量时间。想象一下，500个测试用例每个耗时1分钟，串行执行需要8个多小时——这在实际开发中是不可接受的。Playwright的并行测试能力可以将这个时间缩短到几分钟，大幅提升开发和交付效率。：在CI/CD环境中，通常设置为固定值（如4），因为CI环境的核心数是确定的。本地开发可以使用百分比，自动适应不同开发者的机器配置。默认情况下，Playwright会在不同的worker中并行运行测试文件。当测试套件非常庞大时，单机并行可能仍不够快。
2025-12-29 10:54:47
812
原创 开源Coze提升测试效率教程
如果你所在团队的测试工作还停留在“人工点点点、重复写脚本、Bug跟踪靠Excel”的阶段，那么今天要介绍的这个开源工具，可能会彻底改变你的工作方式。在多数研发团队中，测试环节常常成为交付流程的瓶颈。——我们需要一个能真正理解测试需求、能自动适配变化、能持续稳定执行的测试解决方案。进入Coze控制台，你会看到与传统测试工具完全不同的界面。没有复杂的代码编辑器，取而代之的是自然语言输入框。Coze会立即将你的描述转化为可执行的测试脚本，并生成可视化的测试流程图。
2025-12-25 15:50:41
918
原创 跨浏览器测试实战：使用Playwright测试Chrome、Firefox和Safari
跨浏览器测试不再是耗时耗力的苦差事。通过Playwright，我们可以用统一的API测试Chrome、Firefox和Safari，快速发现和修复兼容性问题。
2025-12-25 14:13:50
575
原创 真正的测试高手，一开口就赢了——面试中的测试思维展现术
黑盒测试方法—等价类划分法大学毕业后转行软件测试我后悔了软件测试 | 测试开发 | Android动态权限详解软件测试的测试方法及测试流程软件测试 | 测试开发 | Android App 保活服务的配置与禁用
2025-12-24 14:35:07
148
原创 用Cursor重构烂代码的真实案例
上周三下午，我接手了一个让我倒吸一口凉气的代码库。同事离职前留下的这个JavaScript文件有1200多行，函数长得能滚动三屏，变量名像是用随机字符生成的。产品经理说需要加个简单功能——根据用户类型显示不同的订单状态。我看了两小时，愣是没搞清楚该在哪改。这就是那种典型的“烂代码”：能跑，但没人敢动。文件名叫变量名全是单字母，逻辑嵌套深得能挖到地心，重复代码随处可见。更糟糕的是，业务逻辑和数据处理、UI更新全搅在一起。我没有直接开始重写，而是先让Cursor帮我理解代码在做什么。
2025-12-23 11:28:42
988
原创 Coze AI 智能体工作流配置与实战全指南
工作流本质上是一个有向无环图，由多个节点按照特定逻辑连接而成。每个节点代表一个处理单元，连接线定义了数据流向。与传统的线性脚本不同，工作流支持条件分支、并行处理和错误恢复，更贴合真实业务场景。
2025-12-23 10:35:13
787
原创 AI测试开发工程师面试全解析：20道技术核心题+答题思路框架
我是霍格沃兹测试开发学社，我们学员在面试AI测试开发岗位时发现，技术面试不仅考算法能力，更看重你在模型落地、工程实践、性能优化、MLOps和数据监控方面的经验和解决问题的思路。为了帮助大家系统复盘，我们整理了一套AI测试开发岗位精选面试题，每题附答题思路框架，方便大家快速整理面试经验，并结合真实项目案例量化指标提升说服力。自我介绍完整项目闭环经验模型线上效果下降排查数据漂移 vs 概念漂移模型压缩案例类别不平衡分类任务测试策略训练显存占用优化Transformer/大模型推理优化GPU利用率提升案例高并发推
2025-12-22 15:22:51
575
原创 自动化+平台化+智能化测试体系内训，构建企业级高效测试体系
三大核心方向，通过实践与技术结合，让团队不仅“会用工具”，还能“搭系统、建平台、用智能”，直接提升测试效率与质量。》企业内训课程，系统培养测试团队掌握下一代企业级测试方法，助力团队实现测试提效与质量保障双提升。在企业研发中，测试效率、用例覆盖率和质量可控性一直是核心痛点。测吧（北京）科技有限公司推出《
2025-12-22 14:34:02
242
原创 AI 正在重写软件测试开发
过去一年，测试行业发生的变化，已经不需要再被“预测”。于是，越来越多测试工程师开始焦虑：我会不会被 AI 取代？测试未来还有没有技术壁垒？我到底该学 AI 的哪一部分，才有用？霍格沃兹测试开发学社推出的**「人工智能测试开发训练营」**，正是为了解决这一整套问题而设计。而是一条 测试工程师的 AI 能力升级路线而是一套这是一次从模型 → 智能体 → 测试体系，从“能跟上”到“能主导”这是训练营的。面对复杂业务，仅靠脚本已经不够。AI 不是黑盒。这正是测试工程师在 AI 时代。
2025-12-22 11:36:21
777
原创 用Cursor自动生成完整函数教程
在日常开发中，我们经常遇到需要快速实现某个功能但又不愿重复造轮子的情况。最近我发现了一个高效的方法：使用Cursor编辑器配合其强大的AI功能，可以自动生成完整的、可直接使用的函数代码。下面我将通过一个实际案例，分享整个操作流程。假设我们需要开发一个Markdown文档解析工具，其中有一个需求：提取文档中所有图片链接，并返回包含文件名和URL的对象数组。传统做法是：打开搜索引擎，查找正则表达式，调试边界情况……但今天我们用不同的方式。我在Cursor中新建了一个JavaScript文件，然后直接以注释的形式
2025-12-19 16:03:46
651
原创 Playwright等待机制全面解析：自动等待与显式等待
Playwright的等待机制设计巧妙而强大，自动等待处理了大部分常见场景，显式等待提供了应对复杂情况的灵活性。正确理解和使用这两种机制可以显著提高自动化测试的稳定性和执行效率。
2025-12-19 14:48:26
951
原创 突破35岁+与非科班天花板，人工智能测试开发助我这样拿下大厂50W+ Offer
收到裁员通知时，我内心早已有所准备。但当这一刻真正来临，迷茫仍悄然袭来。：具备跨团队项目经验、能带领小型团队，并在多个测试方向有所涉猎，拥有全栈开发与测试平台搭建经历；：技术广度虽足，却缺乏深度，尤其在AI浪潮冲击下，传统优势的竞争力逐渐模糊。思来想去，这些 “不构成绝对优势” 的原因，似乎都指向了同一个关键点：AI。于是我将突破点锁定在 “” 这里。若能在现有优势的基础上，补充AI结合测试落地的技能储备与实践经验，或许就能脱颖而出。毕竟AI问世时间不长，在这一领域积累了深厚经验的人并不多。
2025-12-18 14:52:53
522
原创 性能测试入门：使用 Playwright 测量关键 Web 性能指标
如果你正在寻找一种现代、可靠的方式来测量网站性能，Playwright 可能正是你需要的工具。虽然它主要以自动化测试闻名，但其强大的性能监控能力却常常被忽视。在这篇文章中，我将分享如何利用 Playwright 来测量那些影响用户体验的关键性能指标。你可能会问：“已经有 Lighthouse 和 WebPageTest 这样的专用工具，为什么还要用 Playwright？。Playwright 允许你将性能测试无缝集成到现有的自动化测试流程中，可以在多种浏览器环境下运行，并且能够模拟真实的用户交互场景。
2025-12-16 16:41:39
560
原创 10分钟上手Cursor：AI编程助手从入门到精通
第一次听说Cursor时，我也怀疑过——又是一个AI编程噱头吗？但作为一名每天要与代码搏斗八小时的开发者，尝试三周后，我的工作流彻底改变了。这不是简单的代码补全工具，而是真正能理解你意图的编程伙伴。Cursor基于VS Code，所以如果你熟悉VS Code，已经赢了前半场。访问Cursor官网，下载对应系统的版本，安装过程毫无悬念。启动后第一眼，界面几乎和VS Code一模一样，但注意左下角——那里多了一个小小的Cursor标志。这就是你的AI入口点。：打开任何项目，按下Cmd+K（Mac）或。
2025-12-16 15:24:48
665
原创 安全测试公开课来啦！带你掌握安全测试的核心实战技能
在数字化浪潮席卷的今天，一个看似微小的安全漏洞，就可能导致企业数据泄露、业务中断，甚至造成无法挽回的品牌声誉损失。，是确保软件、系统或网络能够抵御恶意攻击的核心手段。它不仅仅是测试的一个分支，更是产品质量和企业生存的。，旨在为你拨开迷雾，构建系统化的安全测试知识体系与实战能力。工欲善其事，必先利其器。
2025-12-16 10:27:44
310
原创 Playwright MCP在UI自动化测试中的定位与思考
如果你和我的团队一样，长期受困于维护一个庞大而脆弱的UI自动化测试脚本库，那么对下面这个场景一定不会陌生：前端的一个轻微重构——也许只是改了一个CSS类名或调整了组件结构——就可能导致精心编写的测试脚本大面积报红，修复工作耗时耗力，令人沮丧。传统的自动化测试，虽然解放了双手，却依然紧紧捆绑着工程师的认知与时间。这正是 Playwright 与 MCP 结合所带来的变革愿景。它不仅仅是工具的叠加，更代表着从“脚本自动化”到“智能体自主化”的范式转移。
2025-12-15 14:51:01
747
原创 Cypress：架构原理与环境设置全解析
前端测试的世界变化很快，从 Selenium 时代一路走到如今的现代化测试框架，Cypress 无疑是站在浪潮之巅的那一位。它以“开发者体验优先”的理念迅速成为 Web 自动化测试的主流选择。但很多同学用过 Cypress 写用例，却没有真正理解它的架构与运行机制，也不清楚环境应该如何正确配置。Cypress 的核心创新在于： 它并不是像 Selenium 那样通过 WebDriver 间接驱动浏览器，而是，让测试脚本与被测页面共享同一个运行环境。从三个角度理解它的架构机制更清晰。
2025-12-15 12:11:14
1051
原创 流量突然提升 100 倍，LLM Agent 和 Workflow，到底怎么选？
最近看到群里同学们在讨论：“系统要加大模型，workflow 还能用吗？还是要上 Agent？” 表面上是技术选型，实际上是“你希望机器帮你做步骤，还是帮你思考”。最早的大模型，其实就是一个“对话式 API”。举个例子： 用户问：「中国的首都是哪？」 模型回答：「北京」。用户接着问：「那它的人口呢？」 开发者不得不把前一个问题 + 回答 + 新问题一起发给模型，确保上下文连续。这里的大模型，本质上只是“搬运数据 + 做推理”，。如果任务复杂，你必须自己在外部管理逻辑和步骤。
2025-12-12 15:36:21
574
原创 解放双手：Playwright+AI如何让测试工程师“躺赢”
Playwright这支微软打造的现代化自动化利剑，与大型语言模型的完美邂逅，彻底改写了人机协作的规则。测试工程师们突然发现，他们不再是与HTML标签搏斗的"代码苦力"，而化身为指挥智能数字军团的"测试指挥官"。这套组合拳最精妙之处在于：它既保留了代码的精确性，又赋予了系统人类般的理解力——当页面元素意外改变时，测试用例不再崩溃，反而能够自主寻找替代方案，就像经验丰富的老测试员那样从容应对。这种组合创造出了一个真正智能的测试系统 - 它不再只是机械执行预设脚本，而是能够理解页面上下文，自主做出测试决策。
2025-12-12 14:52:27
902
原创 n8n vs Coze：自动化工作流的选择指南
在现代软件开发和运维中，“自动化”已经成为提升效率、减少重复工作的利器。市面上常见的两类工具——和，常被拿来做工作流和自动化处理，但很多人搞不清它们的区别，也不知道自己的项目适合用哪一个。今天，我们就来拆解这两款工具的特性、适用场景，以及实操建议。自动化不仅仅是“省时间”，更是提高数据准确性、降低人为操作风险的关键手段。很多企业在选择工具时，容易因为不了解定位而选错，导致开发投入大或业务上手慢。💡 小提示：n8n 可部署在公司内部网络，数据安全可控，节点可用 JavaScript 做自定义处理。
2025-12-12 10:17:27
817
原创 禅道文档 300 条用例一键生成：一次看懂爱测智能化测试平台的实力
测试团队的工作量正在肉眼可见地膨胀。需求越来越碎、迭代越来越快、系统越来越复杂，但用例依旧得一条条写。生成式 AI 的出现，让这件事终于有了提速的可能。这背后，是爱测智能化测试平台正在重塑测试设计的方式。爱测平台的能力不是简单地“帮你凑几句自然语言用例”，而是把测试设计、自动执行、探索性测试、知识建模这几件事串成了一条完整的智能链路。为了让效果可感，这里选取禅道手册里的“创建产品”章节作为输入示例。流程完整、规则明确，很适合展示智能生成能力。
2025-12-11 16:36:44
891
原创 豆包手机来了：重新定义手机，也重写了测试人的工作
12 月初，豆包手机低调上线，首批仅几万台，官方定位是“测试机”，但它带来的行业震动不容忽视。豆包手机不是字节自研，而是与多家手机厂商合作生产，核心亮点在于 豆包超级助手——一个全新形态的 AI 助手，能够执行几乎所有你能想到的操作：发微信、比价下单、抢机票、买咖啡、阅读文章点赞……而且它在执行这些任务的同时，你还能继续刷视频、回消息、控制智能家居设备。这标志着手机操作从串行模式进入并行模式，彻底解放了用户手动操作的时间和注意力。对于测试开发者来说，这意味着传统测试逻辑正在被重写。豆包超级助手的战略目标不仅
2025-12-11 14:28:23
820
原创 APP专项测试公开课分享
在移动应用竞争白热化的今天，一次闪退、一个兼容性问题、甚至微小的性能卡顿，都可能导致用户流失和口碑下滑。你是否曾为应用上线后的各种“意外”问题而困扰？是否在复杂的测试场景中感到力不从心？，带你系统掌握质量保障的核心方法论，打造坚不可摧的应用防线。- 摒弃纯理论灌输，聚焦真实工作场景中的测试挑战。- 从理念到实践，构建完整的专项测试知识框架。- 掌握主流测试工具，让测试工作事半功倍。：12月11日（周四）20:00。：线上直播 + 课后回放。
2025-12-10 10:41:44
156
原创 n8n动态生成与管理百万级测试数据：告别繁琐，拥抱智能
在软件开发的生命周期中，测试数据管理往往是隐形的瓶颈。我曾见过一个电商团队，他们的测试环境数据库里塞满了杂乱无章的数据：用户注册时间全是1970年、收货地址写满“test”、订单金额不是0.01就是99999。更糟的是，当需要进行性能测试时，他们只能依赖生产数据脱敏，既担心数据安全，又受限于数据规模无法模拟极端场景。传统测试数据生成方法通常有三大痛点：手工制作效率低下：通过SQL脚本或Excel手动创建，千人一面的数据无法覆盖边界情况，且无法快速生成大规模数据。静态数据缺乏灵活性：一旦业务规则变更，所有测试
2025-12-08 15:10:33
925
原创 告别误判：基于n8n构建你的AI输出安全测试护盾
当你花费数周训练的AI模型在关键时刻输出不当内容，或是你精心搭建的聊天机器人突然说出令人尴尬的回复时，那种感觉就像精心准备的宴会上打翻了主菜。误判不仅仅是一行错误的代码，它可能演变成品牌危机、用户体验灾难，甚至引发法律问题。在过去的项目中，我曾亲眼见证一个客户服务AI因未能识别特定语境，向用户提供了完全无关的解决方案，导致客户流失率在一周内上升了15%。问题的核心不在于AI不够智能，而在于我们缺乏持续、自动化测试AI输出的机制。
2025-12-05 15:58:01
746
原创 基于n8n的全链路测试自动化实战
在复杂的软件系统中，传统的测试方法往往面临一个困境：各个模块单独测试正常，但集成后问题频出。全链路测试正是为了解决这一问题而生，而寻找合适的工具来实现这种测试自动化，一直是测试工程师们的挑战。今天，我们探讨一种不同寻常但异常强大的解决方案——使用n8n实现全链路测试自动化。你可能熟悉n8n作为一款开源的工作流自动化工具，通常用于业务过程自动化。但它被低估的一个能力是作为测试自动化平台。让我们通过一个具体案例来展示如何使用n8n构建全链路测试。
2025-12-05 14:35:17
556
原创 从 Selenium 迁移到 Playwright：升级你的测试框架实战手册
如果你已经在使用 Selenium 进行 Web 自动化测试，可能会注意到近年来 Playwright 的崛起。这不是简单的替代关系，而是一次测试能力的全面升级。我在去年带领团队完成从 Selenium 到 Playwright 的迁移后，测试执行速度提升了40%，代码维护成本降低了30%。更重要的是，那些曾经令人头疼的等待问题、不稳定性问题，都得到了显著改善。像是一个翻译官——它将你的指令翻译成不同浏览器的原生API调用，中间经过WebDriver协议。
2025-12-05 10:47:13
703
原创 知识图谱和大模型哪个才是大方向？
在日常系统设计和性能优化中，你有没有遇到过这样的困境：面对高并发、复杂业务和跨领域数据，你是用构建可解释的规则体系，还是直接靠来快速生成答案？某乎上一个热门问题引发讨论：“知识图谱和大模型，哪个才是技术大方向？”我们从角度出发，分析两者优劣、瓶颈及结合方案，帮你在工作中做决策。知识图谱本质上是，在金融风控、工业监控、医疗决策等场景非常实用。大模型通过，能快速处理多任务和生成信息。如果你是系统架构师，面对快速迭代的业务场景，知识图谱的维护成本和大模型的灵活性差异非常明显。
2025-12-01 11:14:25
789
原创 Playwright MCP项目实战：基于提示的浏览器测试与代码生成
想象一下，只需对AI说“测试网站的登录功能”，它就能自动操作浏览器完成测试并生成报告——这就是Playwright MCP带来的变革。在快速迭代的现代软件开发中，UI自动化测试已成为保障产品质量的关键环节。然而，传统自动化测试方法高度依赖测试工程师手动编写和维护脚本，不仅耗时巨大，且脚本脆弱性高——页面结构的细微变化就可能导致测试失败。随着大语言模型和AI智能体技术的发展，一种全新的测试范式正在形成。Playwright与MCP的结合，创造了对话式自动化的新范式，用简单指令替代复杂脚本编写，大幅降低了自动化
2025-11-28 15:25:29
843
原创 AI驱动下的天猫测试全流程革新：从人工到智能的实践与落地经验
AI的引入目标：通过自然语言理解和大模型驱动，实现，提高效率、降低人为失误、形成可复用知识资产。标志着测试流程从“全人工”向“人与AI协作”的初步过渡。
2025-11-26 14:34:00
749
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人