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原创 AI测试（含大模型）与普通测试的区别及实施方法
与普通测试相比，AI测试更需要“业务+工具+场景思维”： 1 . 懂业务：能理解SOP等需求的业务逻辑，才能判断AI生成结果是否合理；2 . 会用工具：熟悉dify等AI平台的工作流配置，能定位“工具-模型-数据”链路中的问题；3 . 场景化测试：不局限于“功能对不对”，更关注“不同场景下模型表现好不好、安不安全”。
2025-11-05 15:26:14
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原创 【AI图片生成】图片生成，这里特别注意根据实际需要换成对应适合自己需求的图片大小和尺寸
预设比例选择：若工具提供预设比例（如示例中的「16:9 (1024*576)」），可直接选择与目标场景匹配的选项（如「16:9」用于宽屏、「1:1」用于社交平台等）。自定义宽高：若预设比例不满足需求，可在“宽”“高”输入框中手动填写数值（如需要生成「2048px宽、1024px高」的图像，可输入宽“2048”、高“1024”，此时比例为「2:1」）。在AI图像生成过程中，“根据图片的大小和尺寸设置比例”是基础且关键的技术动作。
2025-10-11 16:34:11
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原创 【AI扣子生成测试用例】自动生成测试用例工作流
思路：1、挖掘测试点1、因为需要用到图片识别，所以需要用到的模型有：图片理解2、需求可以是纯文字或者附件3、系统提示词1、模型需要可以懂图片识别，需要用到2、根据测试点生成测试用例。
2025-09-22 16:37:00
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原创 竞争力比较大的情况下，测试人应该如何准备面试
把看好的公司的要求下载下来，和自己的简历让AI工具 豆包等帮你优化简历，优化后下载下来就好。1、首先我们需要根据要求来优化简历。2、根据简历来被面试可能问的问题。3、去记忆要问的问题就好。
2025-09-17 09:34:50
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原创 吐槽csdn
我就想把AI智能体和第一月、第二月平级放到ai学习下，非设计的那么复杂 让人用的一肚子火。1、加一个 选1级和2级的目录能死人吗？设计的滑动难用的要死。
2025-09-12 09:23:50
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原创 《西蒙学习法》核心思想的感悟与思考
真正的学习是建立“解决问题的程序”（如案例解析→方法提炼→迁移应用），而非堆砌信息。看到A（信息）→ 学到B（理解）→ 输出C（实践），闭环完成才是真掌握。西蒙学习法的本质，是把时间押注在“知识炼金术”上——用科学方法将信息淬炼成解决问题的能力，最终让学习成为改写命运的支点。学习期接纳笨拙（如初学编程的错误百出），实践期调用智慧（7分聪明+3分钝感）。例：数学需记乘法口诀（基础工具），但无需背所有计算结果（冗余信息）。10%学知识 → 70%实践练习 → 20%反馈调整。
2025-07-23 16:21:24
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原创 对比抖音来客平台上的 **“日历票商品”** 和 **“团购商品管理”，面向的场景和操作逻辑有显著区别
希望这张对比表能帮你理清思路！在实际操作抖音来客后台时，“日历票”功能通常会在创建商品时作为一个专门的选项或类型出现，与普通的“团购券/套餐”创建流程分开。根据你的业务性质选择正确的类型至关重要。它们都是抖音本地生活业务中重要的商品形态，但面向的场景和操作逻辑有显著区别。理解你是在对比抖音来客平台上的。
2025-06-21 10:00:14
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原创 10年测试技术人的一点职场感悟
定期（如每季度）深度体验和分析行业Top产品，形成自己的见解报告（哪怕只是给自己看）。像写代码一样重视文档的结构化、命名和存储。投入一点整理时间，换来巨大的查找效率和知识复用收益。不要依赖记忆。建立简单有效的记录和总结机制（日志+周报/月报+成就清单）。定期复盘，让记录真正服务于你的成长和价值呈现。“测试角度的产品分析”是提升你思维层次的关键。从“怎么做测试”上升到“为什么这样设计？好在哪里？如何借鉴或避免？这会让你的测试建议更有分量。
2025-06-19 17:18:33
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原创 pytest的装饰器`pytest.mark.parametrize` 和 `@pytest.mark.smoke`区别
smoke特性(或任何自定义标记)主要目的数据驱动- 用多组数据运行同一测试逻辑多次分类/分组/筛选- 给测试用例打标签是否生成新测试用例是- 根据参数组合动态生成多个测试项否- 只是给现有测试函数附加元数据标签改变测试逻辑/次数是- 一个函数变成多个测试执行否- 测试函数本身逻辑和执行次数不变核心参数argnamesargvalues(定义参数名和值组合)无(标记名称本身是自定义的字符串)主要应用场景覆盖不同输入数据、边界条件、组合场景；减少重复代码选择性运行（冒烟、模块、类型、优先级）；
2025-06-14 16:12:09
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原创 好用的工具Trae对于测试工程师的助力
【Trae】目前我是当deepseek去用，不用 切换页面而已，不能用来生成接口测试用例。1、可以优化json格式。1、Trae安装和应用。
2025-06-13 17:24:05
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原创 【day8】调用AI接口，生成自动化测试用例
可以借鉴：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41665637/article/details/147113443?├── ai_generator/ # AI测试用例生成模块。├── tests/ # 生成的测试用例。├── api_docs/ # 存放接口文档。├── url/ # 存放url。│ └── XX系统.swagger.json。
2025-04-15 16:17:20
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原创 【day7】ai自动化应用，自动化封装代码的url
├── ai_generator/ # AI测试用例生成模块。├── conftest.py # pytest配置。├── tests/ # 生成的测试用例。├── api_docs/ # 存放接口文档。├── url/ # 存放url。│ └── XX系统.swagger.json。│ └── xx模块url.py。
2025-04-14 16:30:48
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原创 【day3】智普清言智能体 + Dify + Langchain + 智普AI** 的平台级开发搭建方案
通过以上方案，可实现从基础对话到复杂业务场景的智能化平台搭建。的最小原型开始，逐步叠加 LangChain 的复杂编排能力。LangChain流程编排。
2025-04-11 16:42:13
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原创 【day3】画流程图优化
fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;待分派分派责任人处理人接收转派挂起驳回提交处理结果通过不通过开始发起工单交互界面已分派处理中保持处理中需审批退回发起人复检已完成结束。
2025-04-11 14:15:11
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原创 【day3】AI技术：openai音频转文字@再deepseek一下生成对应的会议纪要，就会有对应的纪要内容生成
但注意：此库仅为Python接口，仍需系统安装FFmpeg二进制文件。备注：如果脚本比较大，内容显示时间会比较长。
2025-04-11 09:56:23
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原创 【day2】软件测试工程师使用智谱AI（ZhipuAI）接口的具体方法和应用场景
通过ZhipuAI接口，测试工程师可以实现从用例生成、数据准备到结果分析的半自动化流程，大幅提升测试覆盖率和效率。：通过AI分析接口响应内容，自动生成断言逻辑。：根据接口文档/需求描述生成测试场景和用例。：自动生成参数化测试所需的边界值和随机数据。
2025-04-10 10:54:24
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原创 【day28】学习使用业务术语沟通（将“404错误“转化为“门票库存状态获取失败“）
❌ “QPS 5000” → ✅ “每秒可处理5000笔交易，相当于支持10个门店同时开展秒杀活动”❌ “这个方案肯定行不通” → ✅ “当前方案在流量峰值场景下可能存在稳定性风险”❌ “系统挂了” → ✅ “核心交易服务不可用，影响范围包括支付、下单功能”
2025-04-08 11:02:38
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原创 【day27】测试策略升级方案：需求阶段介入与业务规则覆盖矩阵设计
通过前置介入需求评审和结构化覆盖矩阵，测试团队从“被动验证”转向“主动防御”，系统性保障业务规则落地。提前暴露潜在风险，避免后期返工。将确认后的业务规则映射到测试用例，确保。在需求评审时，测试团队应通过。
2025-04-07 14:27:51
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原创 【第2月 day17】Matplotlib 新手设计的直方图与饼图学习内容
【代码】【第2月 day17】Python新手设计的直方图与饼图学习内容。
2025-04-07 14:22:11
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原创 【第2月 day16】Matplotlib 散点图与柱状图
比较不同类别数据的数值大小（如销量、人口等）。通过实际动手操作，你会更快掌握这两个图表的使用！：展示两个变量之间的关系（如相关性、分布等）。
2025-04-03 17:03:52
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原创 【day26】西安曲江文旅旗下核心景区（大唐不夜城、大唐芙蓉园等）的运营模式
景区核心策略数据表现（2024年）典型案例引用大唐不夜城文商旅融合+IP矩阵+首店经济游客7475万人次，营收33.12亿元大唐芙蓉园文化沉浸+新媒体互动+轻资产日均接待7000人次，WCI指数1045官网/公众号运营启示内容分层：30%实用信息（门票/攻略）+40%文化科普+30%互动活动爆款公式：热点借势（如城市榜单）+福利引流（免费演出票）+人格化沟通（"唐小媚"IP）
2025-04-02 15:44:47
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原创 【第2月 day14】Matplotlib 是什么
建议配合Jupyter Notebook边学边练，立即看到可视化效果！运行后会弹出窗口显示折线图。
2025-04-02 15:27:50
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原创 【第2月_day13】Pandas数据透视表
按月份（行）和图书类型（列）统计平均销售额。：统计每种图书类型的总销售额。的Pandas数据透视表（
2025-04-01 10:43:49
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原创 【第2月_day12】pandas数据分析
方法作用说明常用场景groupby()按指定列分组分类统计、数据透视agg()多维度聚合计算同时计算总和/平均值等保持原数据结构的转换创建新的衍生列apply()自定义复杂处理函数非标准聚合操作。
2025-03-28 13:48:50
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原创 【第二月 day11】Pandas数据清洗学习内容
通过以上操作，你就能完成80%的日常数据清洗工作啦！建议用真实数据集（如CSV文件）练习，实战进步更快！数据中经常有空缺（如Excel中的空白单元格），会导致计算错误或分析偏差。数据中可能有重复行（如多次录入同一个人的信息），影响统计准确性。，用最简单的语言和案例讲解如何处理缺失值、去重等操作👇。以下是针对小白设计的。：清洗一份用户数据表。
2025-03-27 11:18:07
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原创 【day23】文旅系统可用性SLA标准详解
文旅系统可用性SLA标准》是文旅行业（文化和旅游系统）为确保数字化服务的高可用性和稳定性而制定的服务级别协议（Service Level Agreement, SLA）标准。
2025-03-27 11:14:42
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