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RSS订阅原创 AI测试的质量评估指标体系设计
AI测试的质量评估指标体系，需围绕AI系统“数据-模型-系统-业务-合规”全链路特性构建，既要覆盖传统软件测试的基础要求，更要针对AI系统依赖数据、模型驱动、泛化性要求高的核心特点，补充专属指标。体系设计遵循“”原则，最终实现“技术合格、用户满意、业务达标、合规安全”的质量目标。
2026-01-09 08:51:59
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原创 高频Bug库
这个模式库不是“一成不变的清单”，而是你个人测试经验的“压缩包”—— 当你面对一个新模块/新开发时，能快速从库中检索对应的“思维盲区”，用最短时间找到系统的脆弱点，实现“精准测试”，而不是“大海捞针”。
2026-01-09 08:51:15
281
原创 接口联调注意哪些事项
接口联调测试是多团队、多服务协作的核心环节，稍不注意就会出现等问题。结合实操经验，整理了，覆盖准备、执行、协作、验收全流程，帮你避坑提效。
2026-01-09 08:50:36
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原创 如何定义“质量好”？
分层的质量基线不同业务、不同系统的“质量好”标准是差异化的，不能一刀切。核心交易系统（支付、订单）：优先级是可靠性>安全性>性能>功能，P0缺陷必须为0，可用性要求99.99%；内部管理系统（OA、CRM）：优先级是功能>易用性>成本，性能和可靠性标准可适当降低；用户前端系统（APP、小程序）：优先级是体验>性能>功能，页面加载速度和操作流畅度是核心。因此，公司和测试团队需要为不同系统建立“质量基线”该系统的质量优先级排序；每个维度的最低合格标准（如“核心接口P95响应时间≤500ms”）；
2026-01-09 08:50:15
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原创 【MySQL】测试常见问题
InnoDB 的可重复读通过“快照读”避免不可重复读，通过“间隙锁+Next-Key 锁”解决幻读，兼顾了一致性和性能。的核心规则，指：MySQL 在使用联合索引时，会优先匹配索引中“最左侧的连续字段”，只有查询条件匹配最左 N 个字段时，才能命中索引（部分命中或全命中）。，核心差异体现在锁定范围、并发能力和适用场景，不同存储引擎对锁的支持不同（MyISAM 仅支持表锁，InnoDB 支持行锁+表锁）。→最右字段”的顺序排序，因此查询条件必须从最左字段开始匹配，否则索引失效。条件、排序字段覆盖索引，避免。
2026-01-08 08:53:41
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原创 聊聊混沌工程与LitmusChaos
朋友，混沌工程不是一个炫技的玩具，而是一种将系统不确定性转化为工程确定性的强大思维方式。它告诉我们：** resilience（韧性）不是设计出来的，是验证出来的。** LitmusChaos这样的工具，则把这种高门槛的验证，变成了人人可操作的标准化流程。1.先旁观：在你们的测试环境，请有经验的同事演示一次最简单的pod-delete实验。重点看监控大盘的曲线变化。2.动手玩：在本地用Minikube搭建一个K8s环境，部署一个简单的nginx，然后用LitmusChaos对它进行一次Pod删除实验。
2026-01-08 08:53:10
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原创 AI代码Review
利用AI（如DeepSeek）进行代码自动化Review，确实是提升研发效率、保障代码质量的高效方式，你列举的这几项审查能力，精准覆盖了测试开发（尤其是基于Maven的UI自动化/接口自动化项目）的核心代码质量诉求。
2026-01-08 08:52:45
805
原创 需求评估与沟通话术模板
可直接套用”的核心需求，整理了涵盖优先级评估、书面确认、多场景沟通的模板，每个模板都预留了替换占位符，方便你快速适配实际工作。
2026-01-08 08:52:21
400
原创 集成测试全流程实操指南
核心原则含义聚焦交互不关注单个单元的内部逻辑，只验证模块间的“接口调用、数据流转、流程衔接”真实依赖优先核心模块间的交互用真实实现（如订单模块+库存模块用真实代码），非核心依赖（如第三方支付）可轻量级Mock流程化验证按业务流程设计用例（如“下单→扣库存→支付→更新订单状态”），而非孤立测试单个接口异常场景覆盖重点验证“依赖服务不可用、接口超时、数据格式不兼容”等异常交互场景集成测试的核心是“站在业务流程视角，验证模块间的协作正确性”，而非“单个单元的叠加测试”。
2026-01-07 08:34:22
789
原创 Grafana k6 支付接口压力测试
K6 凭借「开发者友好、轻量高效、云原生适配」的特性，完美适配支付接口压测的需求。本方案通过「环境隔离→场景设计→脚本开发→分级执行→全维度监控→优化闭环」的全流程落地，既保障了压测的技术有效性，又规避了支付接口的资金风险。以真实业务场景为导向，以资金安全为前提，以性能指标为依据，持续优化支付链路的稳定性和高效性。
2026-01-07 08:33:26
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原创 AI赋能软件测试Prompt模板
作为资深测试专家，AI赋能软件测试的核心是解决「重复劳动多、经验依赖强、效率低、覆盖不全」四大痛点。Prompt设计需遵循「场景明确+目标清晰+输出格式+约束条件」原则，确保AI输出可直接落地。以下按10大核心测试场景拆解，包含「场景痛点」「适配AI工具」「精准Prompt模板」「使用说明」，覆盖功能、自动化、安全、性能等全维度。
2026-01-07 08:32:56
712
原创 遇到测试缺陷难以复现时采取哪些手段来分析和定位
朋友，处理偶现Bug的过程，是测试工程师能力的一次淬炼。我着急截图，先松开了鼠标，结果丢失了操作瞬间的网络请求和元素状态，后来花了几天才复现。：拉上开发、运维，在固定环境里，大家一起按脚本操作，同时用各自的专业工具（开发看代码逻辑、运维看资源）进行监控。最终发现，是因为一个服务的重启时间，和另一个服务的缓存刷新时间，产生了一个极短的“脏数据”窗口。标签，查看失败的、异常的或延迟过长的请求（状态码4xx/5xx，或Time很长）。95%的偶现Bug，在日志里都有痕迹，只是它们淹没在信息的海洋里了。
2026-01-07 08:32:31
605
原创 Selenium中8种核心元素定位方式
定位优先级：ID > Name > CSS选择器 > XPath > 其他（优先用稳定、唯一的属性，减少维护成本）；避坑核心：① 避免动态属性（如id带随机数）；② 元素在iframe/弹窗中需先切换上下文；③ 加等待（隐式/显式）避免“元素未加载”；效率原则：CSS选择器执行速度优于XPath，优先使用；XPath仅用于CSS无法实现的场景（如文本精准匹配）。元素定位黄金法则唯一性优先语义化表达：用可读性高的属性（如避免绝对路径：相对路径 + 属性组合抗变更动态元素处理。
2026-01-07 08:32:05
737
原创 【掏心窝分享】如何提升测试思维
很多人觉得，测试思维就是“多疑”、“爱挑刺”。不全对。我认为，测试思维是“系统性思考软件如何被破坏，以及如何证明它足够健壮”的思考方式。它不是负能量，而是建设性的“压力测试”——就像设计师要考虑承重，而不是盼着房子塌。下面这五个方法，都不是高深理论，而是我每天在用的“思维体操”。提升测试思维和能力，不是参加一次培训就能解决，它更像健身，需要持续练习。1.每天一“问”：针对手头的工作，哪怕很小，强迫自己多问一个“为什么”或“如果不”。2.每周一“探”
2026-01-06 08:48:27
531
原创 聊聊兼容性测试那些事儿
很多人觉得兼容性测试就是“拿不同手机点一点”、“换个浏览器看看”，这太表面了。兼容性测试，是验证你的软件（应用、网站、系统）能否在预期的、多样化的硬件、软件、网络和数据环境中，保持功能正常、体验一致、稳定运行的验证过程。核心目标不是“能不能打开”，而是“能不能一样好地使用”。这背后是对用户体验平等的尊重。下面，我们就深入它的五大“主战场”。朋友，聊了这么多，你可能觉得兼容性测试是个无底洞。别怕，核心是“基于风险，聚焦核心”。1.先问数据：找到你们产品的《用户环境分析报告》。没有？
2026-01-06 08:47:55
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原创 【掏心窝分享】让AI辅助测试工作
看到这儿，你可能觉得这些方法也没啥神奇的。没错，它们不神奇，核心还是你的测试思维。AI只是放大了你的思维效率。1.从一个小任务开始：比如下次写用例前，先用方法一让AI列个清单。2.积累你自己的提示词库：把我上面给的模板存下来，根据你公司的业务特点（是金融、电商还是SaaS？）微调，形成你自己的“咒语本”。3.保持批判性思维：AI生成的一切，你都是第一责任人。要审核，要判断，要用你的业务知识去过滤。它可能会“一本正经地胡说八道”。4.工具选择：不必纠结。ChatGPTClaude、国内的。
2026-01-06 08:47:33
541
原创 测试质量管理相关问题
工程效能不是“堆工具”“提速度”的表面功夫，而是让团队用最少的成本（时间、人力、资源），持续交付高质量产品的能力——核心是“降本、提效、保质量”三者的平衡，而非单一维度的优化。我早年踩过一个坑：为了“提效”强行推进CI/CD工具，结果团队不熟悉流程，部署故障反而增多；后来调整思路，先优化“需求评审→开发→测试”的协作流程（比如减少无效会议、明确需求对齐标准），再配套工具落地，最终部署时间从2天压缩到1小时，线上故障率还下降了30%。真正的工程效能，要抓“人、流程、工具”三个核心：简单说，工程效能的终极目标是
2026-01-06 08:47:12
1141
原创 流量回放平台测试提效实践
作为测试经理，我始终在思考一个核心问题：如何让测试工作跳出“重复劳动”的桎梏，既保障产品质量的稳定性，又能适配业务高速迭代的节奏？而流量回放平台的出现，以“真实流量”为核心抓手，通过技术优化实现了测试模式的革新，为全链路质量保障提供了全新的解决方案。可将高频回放、验证通过的流量场景，自动化沉淀为平台的“基线用例”，形成宝贵的高质量测试资产库。，解决环境差异（如域名、IP、中间件配置、依赖服务状态、数据库状态等）带来的问题，确保回放的有效性。在指定的测试环境（如预发布环境、压测环境）中，精准复现录制的流量。
2026-01-06 08:45:36
848
原创 根据项目特性调整评审标准
先回答三个问题，确定项目的质量重心问题可能答案对应质量优先级1. 业务风险类型？资金损失 / 用户隐私泄露 / 系统宕机 / 用户流失安全 > 稳定 > 功能 > 体验2. 迭代节奏？每周上线 / 季度大版本 / 一次性交付敏捷性 vs 完备性3. 用户/监管要求？面向公众 / 金融机构 / 医疗设备 / 内部工具合规性 > 可用性 > 性能✅输出：明确本项目Top 3 质量目标（如：“零资损、高可用、快速试错”）优秀的质量保障，始于对项目本质的理解，而非对流程的盲从。
2026-01-05 08:47:55
966
原创 Redis怎么测试
从业务视角验证「数据一致性」，确保用户看到的是正确数据；从性能视角优化「命中率」，最大化缓存价值；从架构视角验证「集群稳定性」，确保高可用。通过上述免费工具和实操步骤，可覆盖Redis从单机到集群的全维度测试，为业务系统提供稳定的缓存服务。
2026-01-05 08:47:26
981
原创 《用例编写规范》
原子操作：指不可再拆分的独立测试操作，如点击、输入、选择等。动态变量：指用例中可替换的可变数据，如账号、商品名称等，统一用【】标注。测试数据池：团队共享的测试数据集合，按模块分类维护，用于用例变量替换。
2026-01-05 08:47:01
483
原创 接口联调测试
接口联调测试是的核心环节，目的是发现集成阶段的接口兼容性、数据格式、权限校验等问题。以下是一套，涵盖准备、执行、问题定位、验收全环节。
2026-01-05 08:46:41
525
原创 基于AI的性能测试架构
为核心，彻底告别手动编写压测脚本、人工分析瓶颈的低效模式，实现性能测试的“提效降门槛”，以下是架构详情、落地实现和实操示例。
2026-01-05 08:45:52
1160
原创 缺陷智能管理 + CI/CD 集成
缺陷智能管理 + CI/CD 集成”的核心是将质量管控从“测试阶段后置”转向“研发阶段前置”，通过AI驱动的缺陷全生命周期治理，结合CI/CD的流水线能力，实现“代码提交即测试、缺陷发现即修复、风险超标即阻断”的协作闭环。这套方案的关键不是“技术越复杂越好”，而是“贴合研发流程、解决实际痛点”——让测试左移从“理念”落地为“可执行、可量化、可优化”的流水线能力，最终实现“质量提优、效率提升、成本降低”的核心目标。
2026-01-04 09:03:19
970
原创 跨系统支付测试方案与测试用例
跨系统支付“资金安全、数据一致、交互可靠、异常可控”的核心目标，结合你之前关注的Redis、RabbitMQ等中间件特性，定制覆盖全流程、全场景的测试方案，同时设计可直接落地的测试用例（含高并发、异常恢复等关键场景）。
2026-01-04 09:02:35
876
原创 敏捷测试和传统测试的区别
最后跟大家说句心里话：不管是传统测试还是敏捷测试，核心都是“保证产品质量”，只是方式不同而已。传统测试的“严谨性”是基础——比如需求文档的梳理、测试计划的制定、完整的回归测试，这些能力到了敏捷测试里依然有用；而敏捷测试的“灵活性”是补充——比如快速响应需求变更、边开发边测试、高效沟通，这些能力能帮你在快节奏的项目里少走弯路。作为职场新人，不用怕“切换模式”：先把传统测试的“基本功”练扎实（比如写清晰的测试用例、准确的缺陷报告），再慢慢学习敏捷测试的“沟通和应变能力”。
2026-01-04 09:02:13
444
原创 Playwright + Pytest测试框架
技术现代化：基于Playwright（跨浏览器）+ Pytest（生态丰富），适配现代Web应用（Vue/React/Angular）；工程化程度高：分层架构、POM模式、统一配置，满足企业级团队协作需求；高性能：上下文复用、增量测试、分布式执行，大幅提升测试效率；高稳定性：智能等待、失败重跑、数据隔离，减少/flaky test；强扩展性：支持多环境、数据驱动、CI/CD集成，适配业务快速迭代。
2026-01-04 09:01:52
913
原创 电商场景自然语言测试用例模板
我将围绕电商核心业务流程，梳理涵盖注册登录、商品操作、下单支付等关键场景的自然语言测试用例模板，模板包含清晰的场景、前置条件、步骤及预期结果，方便直接复用。
2025-12-31 08:35:24
794
原创 AI测试的质量评估指标
正确性（Correctness）指标计算方式目标值事实准确率正确回答数 / 总问答数（基于权威参考答案）≥95%逻辑自洽率无矛盾回答数 / 多跳推理题总数≥90%代码通过率HumanEval 中 pass@1 得分≥40%（基线）数学解对率GSM8K 正确率≥70%🔧评估工具自动：LLM-as-a-Judge（用 GPT-4 打分）半自动：BERTScore + 人工复核人工：专家标注（高风险场景）AI 系统没有“完美”，只有“可控的高质量”。像罗盘：指引模型迭代方向像闸门。
2025-12-31 08:35:00
748
原创 dify实现测试用例生成，应该使用哪一种应用？
在快速发布的背景下，作为QA，需要从不同的角度来提高我们的工作效率，其中的一个方向是：通过AI生成测试用例的方式。Agent 具备。
2025-12-31 08:34:31
615
原创 项目中踩过的坑&解决方案
工具选型：Redis/消息队列/SQL 优化，都要“按需选择”，避免过度设计（比如小并发用单队列单消费，不用搞集群）；数据安全：Redis 持久化、消息队列持久化+ACK、SQL 索引，都是“基础配置”，必须落地；并发问题：乐观锁/分布式锁/幂等性，核心是“避免数据不一致”，测试要模拟极端并发场景；排查问题：线上故障排查要“先定位再解决”，借助 top/jstack/explain 等工具，快速找到根因。
2025-12-31 08:34:11
630
原创 【RabbitMQ】测试常见问题
死信就是“没法被正常消费的消息”——比如消息过期了、被消费者拒收了、队列满了装不下了，这些消息不会凭空消失，会被路由到专门的“死信队列（DLX）”，相当于给异常消息找了个“收容所”，方便后续排查问题。死信队列：配置要绑定DLX，异常消息不迷路（测试要覆盖3个触发条件）；幂等性：唯一ID+业务校验，重复消费无副作用（必测重复发送场景）；重复消费：源头防重发+消费幂等，双管齐下（生产者确认+幂等表）；消息顺序：单队列单消费（低并发）、分区队列（高并发），按业务选方案；
2025-12-31 08:33:43
657
原创 Web前端性能测试和方法
指标量化：以Web Vitals为核心，明确每个指标的阈值（如LCP≤2.5s），避免“凭感觉判断”；工具组合：基础测试用Lighthouse，深度定位用Chrome DevTools，自动化用CI/CD+Lighthouse/k6；测试左移：研发阶段就进行性能测试（如本地用Lighthouse自检），避免上线后才发现问题；持续优化：定期分析生产环境真实用户性能数据（如Google Analytics RUM），持续迭代优化；用户为中心。
2025-12-30 08:41:33
821
原创 软件测试中的思维模型
15年测试经验告诉我，测试的核心不是“会用多少工具”，而是“有没有找bug的逻辑”。这5个思维模型看似简单，但新人只要多练、多总结，就能慢慢形成“条件反射”——看到一个功能，就知道该用等价类划分用例、用边界值找临界点、用场景法梳理流程、用反向思维找异常、用回归思维防新bug。刚开始可以先从“等价类+边界值”入手，这两个是基础中的基础，覆盖80%的基础bug；然后再用场景法和反向思维提升；最后用回归验证思维保障上线质量。
2025-12-30 08:40:57
903
原创 Android、iOS、OpenHarmony 调试命令
iOS部分命令需越狱环境支持，企业级调试建议使用苹果官方工具（如Instruments）。OpenHarmony命令需设备开启调试模式（临时关闭SELinux）。
2025-12-30 08:40:25
870
原创 如何正确挡需求不背锅
接住需求 + 数据评估 + 替代方案 + 书面确认 = 不背锅 + 不得罪人 + 立威信你挡的不是“需求”，是“不合理的决策”；你维护的不是“自己的工作量”，是“团队的核心目标和项目质量”—— 抱着这个心态，你的每一次“挡需求”，都是在为团队创造价值。
2025-12-30 08:39:44
1179
原创 Python + HAR 生成页面性能测试报告
通过Python解析HAR文件并自动生成可视化的页面性能测试报告，下面提供一套完整、可直接落地的实现方案，涵盖HAR解析、性能指标提取、HTML报告生成全流程。先安装所需依赖库，执行以下命令：三、关键步骤实现步骤1：获取HAR文件（浏览器操作）以Chrome浏览器为例，获取页面HAR文件：编写Python脚本，解析HAR文件，提取核心页面性能指标（如页面加载时间、DNS查询时间、TTFB等）和请求详情。步骤3：使用Jinja2渲染HTML报告模板先创建HTML模板文件（命名为 ），定义报告样式和
2025-12-29 16:39:15
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