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RSS订阅原创 AI时代，测试工程师的转型指南
AI时代的到来，对测试工程师而言，不是末日，而是一次前所未有的机遇。它把我们从重复劳动的枷锁中解放出来，让我们有机会去从事更具创造性、战略性和影响力的工作。我们不再是流水线上的质检员，而是产品质量的“总设计师”，是用户体验的“守护神”，是团队高效协作的“催化剂”。所以，无需恐慌，从现在起，把AI看作自己的“超级副驾”，去学习它，驾驭它，然后，回归我们价值最大的地方，去发现风险，去真正为质量保驾护航。
2025-10-24 17:32:13
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原创 就业选择，大厂测试还是小厂开发？
某问答网站的问题：毕业Offer纠结中，是做还是？分享下我的回答：首先Offer的选择，要考虑的因素还有很多，除了和外，还包括等多种其他情况。
2025-10-20 21:52:31
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原创 Bug的复活！99%的团队会忽视的质量“黑洞”
在软件质量的道路上，没有捷径可走。那些看似“高效”的取巧之法，往往通向更深的泥潭。直接“修复并关闭”的诱惑很大，但我们必须多做一步。我们应该用一种更专业、更负责任的态度来对待每一个Bug。不要只修复它，要“杀死”它，为它立下“墓志铭”，并派一个“守护者”永远看管它。
2025-10-17 19:27:20
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原创 markitdown，面向AI输入的文档转换工具
MarkItDown是微软开源的一款轻量级Python工具，专门用于将各种文件格式转换为Markdown格式。办公文档PDF文件图像：支持提取EXIF元数据及OCR文字识别音频文件：支持语音转文字，提取元数据网页内容：对维基百科等网站进行特殊优化其他文本格式：CSV、JSON、XML等甚至支持：ZIP文件、YouTube URLs、EPubs等与传统的文档转换工具不同，MarkItDown的设计初衷就是为了服务AI应用，特别是大语言模型（LLM）的分析需求。
2025-09-29 23:09:14
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原创 趣谈Bug -500英里邮件问题
2002年，MIT邮件系统出现离奇故障：邮件只能发送到520英里以内。经查发现，系统升级后邮件软件SendMail从8版降级为5版，但仍沿用旧配置文件。SendMail 5将不支持的连接超时参数默认为0秒（实际为3毫秒），导致连接在3毫秒内中断。光速计算显示3毫秒相当于约558英里，加上网络延迟，最终出现500英里的传输限制。这个经典Bug揭示了版本兼容性的重要性。
2025-09-27 10:49:07
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原创 ISTQB生成式AI测试专家认证CT-GenAI解析
ISTQB®发布全球首个生成式AI测试认证（CT-GenAI）大纲，为测试专业人员提供系统化知识体系。认证涵盖五大核心能力：理解生成式AI原理、掌握提示工程技能、识别AI测试风险、应用AI测试解决方案及制定实施策略。内容体系包括生成式AI基础、提示工程技术、风险管理、测试基础设施和组织集成等核心模块。认证要求持有基础级证书，考试采用综合应用题形式。该认证将帮助测试人员提升AI测试效率与质量，同时管控相关风险，推动行业创新发展。详情可查阅CSTQB官网。
2025-09-27 10:43:53
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原创 Playwright Fixtures 进阶应用技巧
以上就是关于Playwright python版本中关于Fixtures应用的一些进阶技巧总结。公众号回复获取以上源码单一职责：每个 fixture 只负责一个功能合理作用域：根据资源生命周期选择合适的作用域资源清理：确保在 fixture 结束时正确清理资源错误处理：在 fixture 中添加适当的错误处理。
2025-09-16 23:34:01
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原创 用好AI，从提示词工程到上下文工程
摘要： 随着AI大模型发展，"提示词工程"正演变为更强大的"上下文工程"。传统提示词工程在复杂任务中暴露出局限性，无法有效管理状态和多维信息。上下文工程将大模型生成结果前接触的所有信息纳入考量，包括系统提示词、用户提示词、对话历史、长期记忆、RAG检索增强、结构化输出和工具调用能力。其核心在于动态构建精准匹配的信息系统，而非静态模板。这一演变反映了AI应用从简单交互向复杂系统集成的转变，本质仍是优化人机沟通的有效技巧。
2025-09-02 21:38:03
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原创 pytest中使用loguru的问题及解决
的基础上进行优化过的。这样我们在使用 pytest 框架时，如果牵涉到 pytest 自身的日志机制，也就是pytest的内建fixture。因为这个内置插件的作用，我们在执行pytest测试时，默认只会在用例存在失败时才会显示标准输出和。存在问题，当然可以先查一下社区有没有现成的解决方案， 然后发现有人已经提供了解决方案。当然，问题也不大，本文我们简单探讨下这个问题，并介绍下兼容方案。那要解决这个兼容问题，有多个方案，这里分享下我的验证。记录的日志，不能被 Pytest 的。库定义的日志就难以发生作用。
2025-08-17 11:23:14
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原创 Pytest本地插件定制及发布指南
本文介绍了如何开发一个本地Pytest插件来记录测试用例的执行时间。通过实现pytest_addoption、pytest_configure等钩子函数，插件可以捕获每个测试用例的开始和结束时间，并汇总统计。文中详细展示了插件的实现代码，包括时间记录、数据存储和结果输出功能，并提供了测试示例。此外，还介绍了如何将插件打包发布到PyPI，使其能够被更广泛地使用。该插件开发案例展示了Pytest强大的扩展能力，通过简单的Python脚本即可实现个性化测试需求。
2025-08-14 14:03:42
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原创 当AI编写应用程序，是质量的福音还是挑战？
摘要： AI编程工具（如Copilot、Cursor等）显著提升了开发效率，降低了技术门槛，但其生成代码存在质量隐患。AI可能因信息不足而脑补错误逻辑，导致调试耗时；代码易臃肿且解耦性差；甚至通过硬编码“作弊”呈现虚假效果。这些问题对应用的可扩展性、性能和安全构成挑战。测试工程师需结合传统验证与白盒分析，重点关注AI生成代码的薄弱环节，并利用AI辅助测试工作。尽管AI编程潜力巨大，但高质量产品仍需人工把控，测试人员的角色在AI时代将更加关键。
2025-08-14 13:58:57
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原创 快速理清开源项目源码的神器，这款AI工具不可不知！
智谱AI推出的源码解析服务Zread.ai（https://zread.ai/）是一款强大的开源项目分析工具。用户只需输入GitHub项目地址或将链接中的github.com替换为zread.ai，即可获取包括安装部署、架构分析等全面信息。工具还支持AI深度交互，通过"Ask AI"功能可获取项目详细解析。除热门项目外，用户也可主动索引新项目或个人项目，私有仓库通过授权同样适用。该工具极大提升了开发者理解开源项目的效率，是技术调研的强力助手。
2025-08-07 20:58:23
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原创 十四年过后，再谈“测试已死”
"测试已死"论调的反思与测试价值的重估2011年Google工程师提出"测试已死"的论断，引发了行业对测试角色的大讨论。十多年来，这一观点随着自动化测试工具兴起和AI技术发展而周期性出现。然而，测试行业真正的危机在于对测试本质的误解：将测试简化为"检查"活动，过度依赖自动化脚本而忽视探索性价值。测试的核心价值在于发现未知风险、理解产品不确定性、模拟用户行为等创造性工作。技术变革只是改变了测试的形式而非其必要性，测试不会消亡，而是不断进化发展。未来测试人员需要坚守核心价值，同时拥抱新技术，实现测试角色的升级
2025-07-31 11:09:43
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原创 mem0，让AI拥有记忆，打造个性化助手的基石
对于一个个性化的AI助手，如果每次交流它都“失忆”，不能指导你的偏好和习惯，这种体验无疑是令人沮丧的。正是为了解决这一痛点，一个名为 `Mem0` 的开源项目应运而生。它旨在为AI应用提供可扩展、持久且可插拔的记忆能力，让你的AI真正拥有“大脑”。
2025-07-22 21:44:55
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原创 明星AI自动化测试工具Midscene.js源码解析
在之前的文章 【UI自动化测试的革新，新一代AI工具MidScene.js实测！】我们了解了字节跳动推出的AI测试工具， 不管是智能解析项目，测试执行还是最后的报告生成都颇为亮眼，而且除了基于浏览器的web应用，还支持了Android应用的自动化。那么这个项目具体是如何利用 AI 智能完成测试执行任务的呢？本文我们就结合 Midscene.js 的开源项目源码，对该项目的实现，以及对大模型的应用进行深入分析。
2025-07-07 22:26:47
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原创 大话网络协议 - HTTP不同版本的演进及其区别
本文系统梳理了HTTP协议的演进历程及各版本特性。从1991年的HTTP/0.9到2020年的HTTP/3，HTTP协议经历了多次重大升级：HTTP/1.0引入状态码和头部字段，HTTP/1.1实现持久连接和管道化，HTTP/2采用二进制帧和多路复用技术，直至HTTP/3基于QUIC协议彻底解决队头阻塞问题。文章详细对比了各版本的核心改进与局限，特别分析了HTTP/2在TCP层的性能瓶颈以及HTTP/3通过UDP协议带来的突破。目前HTTP/3已获主流浏览器支持，正在逐步替代旧版本协议。
2025-07-06 08:48:45
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原创 MCP必将失败？关于MCP的质疑声
模型上下文协议（Model-Context Protocol, MCP）从推出以来，备受关注并得到了快速的应用。目前大量的AI工具均已集成了对MCP的支持。但对于他的质疑声也逐渐开始出现，比如对于它在安全方面的局限性的担忧，近期 Edgenesis 创始人 Yongli,Chen 也发文认为MCP必将失败。这里将他的主要观点梳理为本文（原文参见文后链接），大家可以做个参考和判断
2025-07-03 20:48:26
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原创 Cursor天塌了，Google开源Gemini-cli，编程助手卷王来了
昨天（2025-6-25），Google重磅开源了一个基于命令行的AI编程AgentGemini-Cli，让AI辅助编程深度集成到开发人员最熟悉的Terminal命令行界面，而且直接集成了Google最新的能力，开发者免费使用（有上限，但额度大方）。短短1天，Github上已冲到20K star，可见开发者对这款工具的热情之高！！开源项目地址： https://github.com/google-gemini/gemini-clistar记录，恐怖的垂直上升 😂😂下面我们带来开箱试用体验！
2025-06-26 21:44:32
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原创 工作效率提升的秘密！自用截图工具分享，长图&动态图轻松搞定！
【高效截图工具推荐】本文分享三款实用截图工具：1. Snipaste - 国产高效截图软件，支持像素级精准截图、元素自动识别、便捷取色器、多屏截图及历史回溯功能，独特的贴图功能(F3键)可悬浮显示截图方便比对；2. QQ截图 - 内置长截图功能(Ctrl+Alt+A)，另有独立开源版本可用；3. LICEcap - 开源动态GIF录制工具，可轻松将操作过程转为GIF动画。这些工具能显著提升日常截图效率，满足静态截图、长页面截图及动态操作记录等多种需求。
2025-06-25 16:15:47
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原创 AI技巧，用本地Deepseek也可以生图啦
本文介绍了如何通过本地部署的Deepseek文本模型实现免费AI图像生成的方法。作者推荐使用德国AI初创公司pollinations.ai的开源API，该接口支持文生图功能，无需注册和密钥。文章详细说明了API参数配置、支持的模型类型（如动漫、写实等风格），并提供了在Deepseek中设置图像生成助手的提示词模板。通过将用户输入转换为详细描述并调用pollinations接口，本地Deepseek模型可生成指定风格的图像。附带的配置模板包含了HTML渲染规则，用户只需输入简单描述即可获得专业级AI生成图像。
2025-06-21 22:29:51
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原创 开源一个测试练习项目，诚邀大家共建
《TestMyBookshelf：一个专为测试练习设计的图书管理系统》 作者针对测试初学者缺乏实战项目的问题，开发了内含故意注入Bug的图书管理系统（FastAPI+SQLite）。该项目模拟敏捷开发流程，按Sprint分支迭代，每个版本包含预设缺陷，适合练习功能测试、缺陷发现和报告撰写。与纯自动化练习项目不同，该项目更侧重真实测试场景模拟，提供增删改查等完整功能框架。目前开源征集测试同行共建，包括完善用例、补充Bug文档等，旨在打造贴合实际研发的测试教学项目。项目明确标注仅供练习使用，不建议生产环境部署。
2025-06-11 12:08:25
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原创 AI智能驱动浏览器工具Browser Use详解
在之前关于 AI 测试相关的几篇文章中，我们分别介绍了通过，以及等几个不同的 AI 浏览器工具，实现 AI 驱动自动化测试的方法介绍。而其实在这些不断涌现的新工具出现之前，还有一个更早推出（2024.11），也同样还在不断完善的AI浏览器驱动工具，其工具实现思路，为后来的相关工具提供了很多借鉴。而经过半年多40多个版本的迭代，目前最新版本0.2.5，工具功能也日臻完善。本文，我们就再来对这个 AI 浏览器做一个系统的介绍。
2025-06-08 19:56:38
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原创 AI测试，测试团队的必由之路
本文介绍了AI测试自动化的实施路线图，指出AI已从可选技术转变为必备战略优势。文章提出了6个阶段的90天实施计划：从制定策略、角色转型、工具评估到团队培训、试点实施和持续优化。重点包括将测试时间缩短80%、降低维护成本40-60%，以及如何通过AI增强而非取代测试人员角色。企业应选择支持开源代码生成和自愈能力的AI测试平台，并通过明确指标衡量成效。最终，AI测试自动化不仅能提升质量和效率，更将重塑QA团队成为创新驱动力。
2025-06-08 19:49:04
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原创 高效使用AI大模型：测试工程师提示词编写框架
随着AI大模型在软件测试领域的广泛应用，提示词工程（Prompt Engineering）已成为测试工程师提升效率的关键技能。通过精准的提示词设计，我们可快速生成测试用例、优化测试场景、生成自动化脚本、以至实现智能化的测试覆盖。那么如何更有效地在利用大模型时，让大模型更高效地协助我们得到期望的结果，好的提示词能让我们事半功倍。下文就总结下，对测试工程师而言，怎么编写出好的提示词框架。
2025-06-04 20:21:16
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原创 微软重磅发布Magentic UI，交互式AI Agent助手实测！
微软发布开源AI助手Magentic UI，支持人机协同任务执行 微软近日发布了开源AI助手Magentic UI，这是一个基于AutoGen框架构建的交互式智能体系统，旨在实现高效人机协作。该系统由多个模块化智能体组成，包括总控代理、网页浏览代理、代码执行代理和文件处理代理，能够协同完成网页操作、代码生成、文件处理等任务。 Magentic UI的主要特点包括： 透明可控的交互界面，支持用户实时介入任务执行 协同规划功能，允许用户与AI共同创建和修改任务计划 操作防护机制，敏感操作需用户明确批准 计划学习
2025-06-04 20:16:15
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原创 UI自动化测试的革新，新一代AI工具MidScene.js实测！
摘要： 国产AI测试工具Midscene.js由字节跳动推出，基于多模态大模型实现自然语言驱动的自动化测试。它通过截图和页面结构分析理解用户指令，自动完成点击、输入等操作，降低测试脚本编写难度。支持Chrome插件零代码操作和Playwright等框架集成，兼容GPT-4o、Qwen-VL等多种大模型。典型应用包括待办清单操作，通过.ai、.aiTap等方法实现智能测试，显著提升脚本稳定性。 （字数：149）
2025-05-29 18:23:23
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原创 谈谈Bug的生命周期和Bug状态变更原则
在软件产品研发中，Bug的管理是质量改进的关键环节。Bug从发现到修复经历一个完整的生命周期，包括已提交（Open）、处理中（In Progress）、已解决（Resolved）、已关闭（Closed）等主要状态。此外，还存在已拒绝（Rejected）、已验证（Verified）、待补充信息（Need More Info）、已延期（Deferred）等特殊情况。每个状态的处理原则和移交流程都有明确的规定，以确保团队协作的高效性。理解Bug生命周期的不同状态及其处理原则，有助于减少团队内耗，提升产品质量。
2025-05-21 17:04:39
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原创 人社部新增“生成式人工智能系统测试员”岗位，是个什么工作？
近日人社部发布发布公示，新增了17个新职业和42个新工种，其中在“生成式人工智能系统应用员”职业下新增了“生成式人工智能系统测试员”工种，那么这个测试行业的新增岗位，具体是做什么？和传统测试有什么区别呢？
2025-05-12 15:25:35
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原创 可以抛弃postman啦, API测试工具Bruno实用教程(二)：进阶篇
本文深入探讨了API测试工具Bruno的进阶用法，重点介绍了其六层变量作用域和脚本执行顺序。Bruno的变量体系包括全局变量、集合变量、环境变量、目录变量、请求变量和运行时变量，优先级依次递增。此外，Bruno支持通过.env文件管理敏感数据，避免直接暴露在配置文件中。Bruno的脚本功能基于JavaScript，支持在Collection、Folder、Request层级定义请求前后的脚本，并提供了两种脚本执行顺序模型：Sandwich Flow（默认）和Sequential Flow。
2025-05-10 10:15:00
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原创 自动化测试：蛇油还是银弹？
约八、九年前，我对自动化测试写过一篇博客，多年过后，回过头再看自动化测试的现状和发展，当初的判断和看法基本还是可以维持。现把旧文放上，供大家参考
2025-05-09 22:24:24
935
最强文档转换工具pandoc，支持各种主流文档格式互相转换（xml、md、html、doc、rtf、ppt等）
2024-10-12
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