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新的方案主要结合 Playwright，SoM视觉标记，GPT4Vison，GPT4，AutoGen来实现。主要的原理通过 Playwright进行浏览器操作，包括页面图像的获取、浏览器的各种操作，相当于‘‘手’’；进行SoM 视觉数据标记，因为 GPT4Vison 在进行页面原始识别时并不是很准确，参考微软的论文可以通过视觉标记的手段来辅助 GPT4V 识别，相当于“眼睛”。通过GPT4+AutoGen 将这些步骤串起来实现协调控制，相当于“大脑”。

上篇讲了因果图和判定表法，而这两种方法在变量值很多、排列组合数量极大的场景下，会生成非常庞大且冗余的测试用例，此时我们很难对所有组合场景进行全量测试用例覆盖，基于此短板，正交试验法应运而生。

埋点又称为事件追踪（Event Tracking），指的是针对用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。用大白话说：就是通过技术手段“监听”用户在APP、网站内的行为。

介绍ab分流的功能之前，先普及一下ab分流的一些概念和术语。

分层测试：就是不同的时间段，不同的团队或团队使用不同的测试用例对产品不同的关注点进行测试。一个系统/产品我们最先看到的是UI层，也就是外观或者说整体，这些是最上层，最上层依赖下面的服务层，也就是接口或者模块，最底层就是单元，这个单元是函数或者方法。按照这三层选择不同时间段，不同团队不同测试用例进行的测试就是分层测试。

压测方案对于性能测试来说是尤为重要一环，今天把对于压测方案方面的一些理解跟大家一起探讨一下

用户体验（User Experience，简称UX）是指用户在与产品、系统或服务进行交互的过程中所产生的主观感受和情感反应。它涵盖了用户对产品或服务的使用过程中所体验到的方方面面，包括界面设计、交互流程、功能性、易用性、可靠性、响应速度、视觉美感等。

以上实践案例，是基于运力测试团队现有的自动化维护情况，前期脚本已大量堆砌但缺少断言，现阶段测试流程没有变化，但为了增加自动化脚本的测试力度需要批量增加断言。是否利用装饰器来实现断言，一定要取决于团队中维护用例的情况，如果当前用例从头到尾都是你一个人维护，里面的场景也没办法给其他人公用，那么大可不必！不过学习好装饰器后，在代码编写过程中希望一处实现多处复用，也可以通过装饰器方式去提升代码可读性和可维护性。作者：京东物流 刘红妍来源：京东云开发者社区 自猿其说Tech 转载请注明来源。

本文介绍了用户增长领域在快速交付产品的同时为保证交付质量所设置的七道防线，每道防线都像一道门禁，只有满足了准入要求，才能进入下一个阶段，以此来规范各个阶段的质量活动，并作为质量保证全流程的执行标准。

本篇文章将详细讲解一下我们团队内部在遇到业务痛点时如何利用Httprunner框架进行接口自动化测试的。当最近邂逅chatGPT后又是如何将二者结合起来，实现"敏捷"自动化测试的。

在测试工作中可以辅助功能测试包括需求分析或解读代码（注意代码安全）后生成测试用例，还可以辅助生成代码，接口测试用例，自动化脚本等各个方向起作用。当然实际使用中可能会因为提示词的不同生成的结果需要人工多次对话训练才可以。但是使用chatGPT肯定比不用能提高工作效率。当然具体落地后如何进行量化提效抽象等等问题依然在探索中，迈开第一步后依然任重而道远。

Testverify(arrayList, description("size()没有调用")).size();// org.mockito.exceptions.base.MockitoAssertionError: size()没有调用verify(arrayList, timeout(200).times(3).description("验证失败")).add(anyString());

我们平常所说的ELK指的就是Elasticsearch、Logstash和Kibana，这三个技术的组合是大数据领域中一个很巧妙的设计，是一种很典型的MVC思想，模型持久层，视图层和控制层。Logstash担任控制层的角色，负责搜集和过滤数据。Elasticsearch担任数据持久层的角色，负责储存数据，是一个实时的分布式存储、搜索、分析的引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据，相较于Mysql来说更善于百万数据量的检索。

结合团队现有测试流程如下：我们按照测试流程，拆解具体任务，测试人员在每个环节需要输出什么内容呢？分析需求，编写测试计划，明确测试策略，包含安全、性能等，输出测试排期；提炼出测试点，以功能点具体拆分测试用例，包含冒烟用例、流程用例、异常用例、联调用例等；根据接口定义，提前准备自动化脚本，测试阶段按照业务流程增加断言及脚本调优；

针对现如今高并发场景的业务系统，“并发问题” 终归是必不可少的一类（占比接近10%），每次出现问题和事故后，需要耗费大量人力成本排查分析并修复。那如果能在事前尽可能避免岂不是很香？

什么是精准测试？通常研发提测的需求有代码变更，针对研发的代码变更点以及关联点进行测试，我们称之为精准测试。

作为测试，经常会遇到倒排期的项目，当研发已经占用了很多资源的情况下，此时测试要想提高效率。就不得不在研发提测前多做准备，那么研发提测前测试到底能做些什么，我将根据我的经验，在本次文章中与大家一起分享。

本文主要介绍了全渠道质量团队是如何利用R2来保障业务质量的。从为什么引入R2开始，一步步介绍引入R2到全渠道落地及收益情况。基于长城项目促销业务，详细介绍了全渠道接入R2的应用情况和R2的使用情况，以及R2助力发现的问题汇总。

怎样能够让需求评审更高效、保质呢？作为测试人员又如何在其中发挥价值呢？根据自己的工作经验，下文介绍如何在需求评审中做到更规范，来减少评审过程出现的问题，以此提高需求评审效率、提升需求评审会议质量，来营造一个比较轻松的产研合作氛围。

随着业务的不断增长，支撑业务系统的压力也逐渐增加，会面临如系统越来越厚重、逻辑越来复杂、迭代节奏越来越快等繁杂的情况。我们当前并没有做到在每次变化时快速识别出性能风险，检测产品或系统的稳定性、可靠性，而且我们还在不断的投入人力成本在压测这件事情上也是不合理的，所以我们要将性能验证融入到我们日常的工作中，把压测做到常态化，做成平常的一件事。

本文介绍如何开发Jmeter自定义函数实现快速生成京东宙斯下单标准sign，同时深刻理解Jmeter的插件化机制及高扩展性特性。

敏捷开发是一种思想或方法论，就是通过不断迭代开发和增量发布，最终交付符合用户价值的产品。

大促备战压测备战时间紧、任务多，压测备战压力较大，在大促备战多专项并行资源紧张情况下，频繁的系统调优给整个大促带来不可控的风险因素。引入常态化压测的手段，通过每周或每月的定期压测行为，持续把控系统性能表现，保证服务稳定性；同时将需求上线引起的性能问题前置暴露，及时定位优化问题；减轻备战压力，提升压测效率。

随着前端技术的不断发展和应用程序的日益复杂，前端自动化测试也在不断演进。随着 Web 应用程序变得越来越复杂，自动化测试的需求也越来越高。如今，自动化测试已经成为 Web 应用程序开发过程中不可或缺的一部分，它们可以帮助开发人员更快地发现和修复错误，提高应用程序的性能和可靠性。

面对复杂的业务系统，经验已经把业务功能、逻辑关系等相关知识点深深的印在当事人的脑子里，而要沉淀、展示于旁人，这就是一个让人很头疼的问题，就像告诉一个人从哪里到哪里一样，讲的人清楚，但听得人却有些一头雾水，此时如果有个地图就一目了然了。测试时担心之一就是无止境的、没有范围的，比如代码的改动或调整一个需求，需要全量回归测试，影响范围不清楚，某个功能或功能点是否需要测试，测试的程度如何不清楚等等的问题。通过平台获取到的数据，不仅可以做功能、代码层面的覆盖，系统架构也可完成可视化的呈现，

项目管理是一个繁杂的过程，每个角色都有自己的定位和任务，不同的角色掌握相应的项目管理意识就尤为重要。本文旨在梳理、谈论测试角色在项目各阶段如何评估测试范围及风险、前置暴露问题以及推进测试进度等项目管理事项，高效协作及交付测试角色产物，最终与项目各方共同推进达到高质量、高效率交付的目标。

本文旨在梳理、谈论测试角色在项目各阶段如何评估测试范围及风险、前置暴露问题以及推进测试进度等项目管理事项，高效协作及交付测试角色产物，最终与项目各方共同推进达到高质量、高效率交付的目标。

祖传代码不敢随意改动，影响范围无法评估。并且组内时常有因为修改了某块代码，导致其他业务受到影响，产生bug，影响生产。2.研发提测完成后，测试进入测试后经常会向研发询问本次需求改动影响范围，以此来确定测试用例，以达到精准测试，提升整个需求的质量，缩短交付周期。那么，如何才能规避这种隐患？有没有一种工具能够协助代码研发及review人员更加精确的判断当前代码改动影响范围，有没有一种方法能够提供除了业务逻辑条件验证，针对代码作用范围，给测试人员提供精确验证链路？

作者：京东云质量部随着前端技术发展，已经转变为数据绑定为主流的框架方式，与后端服务一样，前端代码实现也会涉及相互依赖，引用这些场景，那么应该如何准确的评估前端代码改动的影响范围？依赖开发评估？依靠经验评估？或者直接前端自动化全回归？手工测试全回归？显然以上的策略都不是最优策略，本文叙述了通过对前端代码进行静态分析，找到改动文件影响的功能范围，从实现了一种前端精准测试的思路。前端对外可直接感知的就是页面，最终目标是要确定影响哪个功能。整个前端精准测试划分为4步：第一步，确定影响的页面。第二步，确定影响的功能。

k3sk3s 是一个轻量级的 Kubernetes 发行版它针对边缘计算、物联网等场景进行了高度优化。打包为单个二进制文件。使用基于 sqlite3 的轻量级存储后端作为默认存储机制。同时支持使用 etcd3、MySQL 和 PostgreSQL 作为存储机制。封装在简单的启动程序中，通过该启动程序处理很多复杂的 TLS 和选项。默认情况下是安全的，对轻量级环境有合理的默认值。

R2M 缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。而缓存最常见的问题是缓存穿透、击穿和雪崩，在高并发下这三种情况都会有大量请求落到数据库，导致数据库资源占满，引起数据库故障。平时对缓存测试时除了关注增删修改查询等基本功能，应该要重点关注缓存穿透、击穿和雪崩三种异常场景的测试覆盖，避免出现线上事故。