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RSS订阅原创 测试工程师必读：如何用 Markdown 高效驱动大模型测试场景
Markdown 是测试工程师在大模型领域的理想工具。它简单易用，却功能强大，能够高效地将测试场景转化为大模型可理解的格式。通过本文的代码示例和分析，你可以轻松将 JSON 测试用例转换为 Markdown，为大模型的测试自动化工作提供坚实的基础。
2025-04-03 12:01:07
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原创 严重BUG修复及部分体验问题优化
通过对文档进行智能分块处理，结合大模型生成测试用例的能力，大幅提升测试效率和用例质量。无论是功能测试还是接口测试，这款工具都能为测试工程师提供强大支持，助力实现测试工作的智能化升级！针对已经生成的测试用例，如何结合需求文档再次传递给大模型进行用例覆盖率分析，将作为下一个突破口。agent似乎也可以安排上了。快来试试这款工具，让测试用例生成变得轻松高效吧！源码已上传~继续coding，支持json输出为md格式文档。
2025-04-02 22:58:23
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原创 Deepseek API+Python 测试用例一键生成与导出 V1.0.6（加入分块策略，返回更完整可靠）
通过对文档进行智能分块处理，结合大模型生成测试用例的能力，大幅提升测试效率和用例质量。无论是功能测试还是接口测试，这款工具都能为测试工程师提供强大支持，助力实现测试工作的智能化升级！快来试试这款工具，让测试用例生成变得轻松高效吧！源码已上传~Deepseek API+Python测试用例一键生成与导出 V1.05（支持读取json及yml，环境及库安装保姆级指南）Deepseek API+Python 测试用例一键生成与导出 V1.0.4 （接口文档生成接口测试用例保姆级教程）
2025-04-01 22:35:49
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原创 如何使用分块策略生成高覆盖率测试用例：需求文档与接口文档的最佳实践
本文将介绍如何为需求文档和接口文档选择合适的分块策略，重点实现针对接口文档（如。在前面分块文章中，只对需求文档的分块策略进行了设计，主要是固定长度+滑块进行分块。但在实际调试中发现，接口文档的分块会有所不同，如果采用与需求文档相同的方法，会导致接口内容切割到不同的块中，导致内容不完整，大模型返回的结果自然也不会完整。此外，还将说明如何选择日志文件的分块策略，并提供基于常用设计方法的提示词模板，帮助测试工程师快速生成高覆盖率的测试用例。基于内容分块的结果如下，可以较好的将接口内容保留完整。
2025-03-31 22:46:09
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原创 整合分块请求大模型返回的测试用例及小工具显示bug修复
将多个测试用例列表（列表的列表）合并成一个单一的列表。能够识别并处理具有不同 ID 字段名的测试用例，通过用户自定义的字段名列表，适配各种测试用例格式。根据用户提供的字段名列表，为每个测试用例生成唯一的、连续的 ID，并格式化为指定形式。将重新编排后的测试用例数据以 JSON 字符串的形式输出，方便数据的存储、传输和进一步处理。
2025-03-30 22:36:29
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原创 Deepseek API+Python 测试用例一键生成与导出 V1.0.5（支持读取json及yml文件，虚拟环境及库安装指导保姆级指南）
随着测试需求的复杂性增加，测试用例的设计和生成变得愈发重要。在Deepseek API+Python 测试用例生成工具在 V1.0.4 中进行了全方位的优化和功能扩展，特别是对接口测试用例设计的支持和接口文档的智能解析处理。基于群友的热心反馈，新增了一版优化，主要新增了对json及yml文件类型的接口文档进行了适配，帮助测试工程师高效完成接口测试用例的生成和导出。新增了对json及yml文件格式接口文档的智能处理功能。工具会自动解析文件内容，便于在 PyQt5 的 内容预览框中展示。以下是读取json及y
2025-03-28 02:11:46
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原创 MCP Server 小白实战第一课：从零开始搭建 Python 3.12 虚拟环境及解决 distutils 问题
本文详细讲解了如何从零开始搭建 MCP Server 示例项目，尤其是在 Python 3.12 环境下解决distutils问题的关键步骤。安装uv并创建基于 Python 3.12 的虚拟环境。使用setuptools替代废弃的distutils模块。编写 MCP Server 示例代码，验证虚拟环境配置是否成功。
2025-03-27 23:32:34
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原创 Deepseek API+Python 测试用例一键生成与导出 V1.0.4 （接口文档生成接口测试用例保姆级教程）
Deepseek API+Python 测试用例生成工具在 V1.0.4 中进行了全方位的优化和功能扩展，特别是对接口测试用例设计的支持和接口文档的智能解析处理。在 V1.0.4 版本中，解决了提示词未对齐的问题，将所有提示词内容进行了逻辑优化和文本对齐，确保生成的提示词内容更清晰、更专业，便于测试工程师直接使用。优化后的提示词结构化清晰，支持功能测试用例和接口测试用例的选择，并针对不同场景提供专属的提示词模板。工具支持通过阿里云百炼 Deepseek-R1 的 API，实现接口测试用例的自动生成。
2025-03-26 23:39:22
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原创 Deepseek API+Python 测试用例一键生成与导出 V1.0.3
通过这次优化，测试用例提示词生成器实现了更高的灵活性与智能化，能根据输入动态生成高质量提示词。动态更新提示词并支持手动修改，可以更高效的实现测试用例的生成。Deepseek API+Python 测试用例生成工具在 V1.0.3 版本中，新增了多个功能点，优化了提示词模板，并增强了对文档和接口测试用例的支持，极大提升了测试用例设计的智能化和易用性。时，生成的提示词会根据用户输入的参数维度，结合常见的测试用例设计方法生成。以下是改进后的提示词生成函数，展示了如何根据不同输入模式和设计方法动态生成提示词。
2025-03-25 23:31:16
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原创 智能提示词生成器：助力测试工程师快速设计高质量测试用例
测试工程师经常需要根据不同的测试场景、参数维度和业务需求，设计出覆盖率高且有效的测试用例。集成了八种常见测试设计方法，为测试工程师提供了高效、结构化的用例生成方式。无论是参数化测试场景，还是需求文档分析，工具都能快速生成提示词，结合大模型完成实际用例设计。，结合常见的测试设计方法，能够快速生成结构化的测试用例提示词，便于测试工程师使用大模型（例如国产之光 deepseek-r1）完成具体用例的生成。赶快试用，提升测试效率，让测试更轻松！下面，我们将分模块解析代码功能，帮助测试工程师理解生成器的设计逻辑。
2025-03-24 22:52:12
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原创 测试用例设计方法与Prompt转化：一键生成高效提示词的实用指南
在测试工程师的日常工作中，设计测试用例是确保软件质量的关键环节。然而，如何快速、高效地设计出覆盖率高、逻辑严密的测试用例却是一个常见的挑战。本文将结合常用的测试用例设计方法，探索如何通过Prompt（提示词）转化和优化技术，帮助测试工程师快速生成高效的测试用例提示词，从而提升测试效率与覆盖率。通过将用户输入的参数名称和参数值结构化，结合测试用例设计方法（如等价类划分、边界值分析、因果图法、场景法等），生成一套灵活可用的Prompt提示词。以下是具体实现思路：将输入数据划分为若干等价类，选择每个等价类的一个代
2025-03-23 21:00:34
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原创 正交分析法 + Prompt Optimizer：五维复杂测试用例设计的终极指南**
如果你还在为测试用例设计发愁，不妨试试 Prompt Optimizer，将正交分析法应用到实际工作中，让复杂测试变得简单而高效！，教你如何在五维甚至更多参数的场景中快速生成高质量测试用例。正交分析法的核心是两两交互覆盖，结合 Prompt Optimizer，你只需要定义参数维度和规则，工具会自动生成最优组合。在 Prompt Optimizer 中，我们通过优化提示词描述，结合正交分析法的规则，生成符合需求的测试用例。，从所有可能的参数组合中挑选出具有代表性的少量组合，确保覆盖所有参数对的交互。
2025-03-22 23:30:36
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原创 如何用阿里百炼大模型优化测试用例设计？——一款强大的提示词优化器改变游戏规则
AI赋能的测试用例设计是未来的趋势，但要真正发挥大模型的潜力，还需要通过提示词优化来弥补其局限性。Prompt Optimizer 提示词优化器为测试工程师提供了一个强大的工具，能够生成更符合企业需求的测试用例，从而提升测试效率和覆盖率。如果你也在使用AI生成测试用例，却苦于生成的结果总感觉不对，不妨试试 Prompt Optimizer，让你的提示词更智能、更高效！讨论：你在使用AI生成测试用例时，遇到过哪些问题？欢迎点击小卡片一起讨论！
2025-03-21 00:50:36
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原创 测试用例生成平台通过大模型升级查询功能，生成智能测试用例
通过将用户输入的字段名称、字段类型、字段值等信息传递给大模型，我们可以自动生成符合标准的测试用例。以下是升级的基本逻辑：用户输入查询条件（字段名称、类型、值等）。系统将输入的信息封装为提示词（Prompt），并发送给大模型。大模型根据模板自动生成测试用例，包括查询步骤和预期结果。
2025-03-20 01:25:37
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原创 Deepseek API+Python测试用例一键生成与导出-V1.0.2【实现需求文档图片识别与用例生成自动化】
在测试工作中，需求文档中的图片（如界面设计图、流程图）往往是测试用例生成的重要参考。然而，手动提取图片并识别内容不仅耗时，还容易出错。本文将通过一个自研小工具，结合和大模型，自动从需求文档的指定标题下提取图片，识别图片中的文字，并生成功能测试用例。这一流程能帮助测试工程师大幅提高效率，同时确保用例生成的精准性。支持同时指定文本标题及图片标题。
2025-03-17 23:39:37
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原创 从需求到智能管理：用 AntSK 和 DeepSeek-R1 打造企业级知识库与测试用例生成系统
如何高效地将需求文档转化为可操作的用例，并构建一个方便检索、管理和扩展的知识库，是每个技术团队面临的难题。本文将结合 AntSK 的知识库构建功能，以及 DeepSeek-R1 模型的强大语义理解能力，详细介绍如何将需求文档导入知识库，并实现针对测试工程师的用例智能生成和管理。通过 AntSK 和 DeepSeek-R1 的结合，企业可以轻松实现从需求文档管理到测试用例生成的全流程智能化升级。在数字化转型的浪潮中，AntSK 和 DeepSeek-R1 将成为您工作中的得力助手，为测试和知识管理赋能！
2025-03-16 22:17:55
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原创 测试工程师指南：基于需求文档构建本地安全知识库的完整实战
需求文档是测试工程师日常工作的核心工具，如何快速检索需求文档中的关键信息（文本、表格、图片等），并将其转化为可供 AI 查询的知识库，是提升工作效率的重要手段。本文将通过对的处理，详细讲解如何构建一个，并通过代码实现具体操作，确保每一步都可落地。
2025-03-15 01:02:54
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原创 从需求文档到智能化测试：基于 PaddleOCR 的图片信息处理与自动化提取
然而，随着需求文档的复杂化，文档中的图片（如业务流程图、UI 示意图和测试用例说明图）不仅承载了大量关键信息，也是测试用例设计的重要依据。如何从需求文档中快速、准确地提取图片内容，甚至将其转化为结构化文本进行分析，是提升测试效率的关键。测试工程师可以利用本文提供的工具，快速从指定标题下的图片中提取内容并识别文字，大幅减少人工操作的时间成本。对提取的图片进行 OCR 处理，识别图片中的文字内容，支持中英文混合及表格处理。从需求文档中提取指定标题下的图片，支持模糊匹配标题，兼容多种标题样式。
2025-03-14 08:30:00
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原创 Word文档标题关联图片提取工具实现原理
自动抓取需求文档"界面原型"章节的UI设计图提取测试案例文档中的流程图/架构图批量导出合规文档的签章图片格式兼容性直接插入的本地图片复制粘贴的位图从其他文档链接的图片使用形状工具修饰的图片样式过滤机制文本内容包含目标关键字段落样式通过标题特征校验（字号/加粗/样式名）性能优化设计惰性加载：仅处理目标区域XML数据增量解析：遇到目标标题后开始采集，遇到下个标题停止内存复用：流式处理图片保存。
2025-03-13 18:38:40
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原创 从需求文档到测试点：基于 OCR 和智能接口的高效图片信息提取与分析
然而，随着项目规模的不断扩大，需求文档中的内容变得越来越复杂，特别是图片信息往往承载了核心的业务逻辑、流程图、UI 设计、表格说明以及潜在测试点。然而，手动逐页翻阅文档提取图片内容是一项耗时且容易忽略细节的工作，尤其当文档中图片数量较多时，效率问题尤为突出。自动化处理需求文档中的图片信息，不仅是测试工程师提升效率的重要手段，更是未来智能测试的必然趋势。为了帮助测试工程师高效、精准地提取图片信息，并结合智能分析技术实现测试点推理，本文将分享一套完整的技术解决方案。
2025-03-12 00:51:17
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原创 Camel AI Owl + 阿里云QWQ 本地部署
在 Windows 环境下，部署 Camel AI Owl 并集成阿里云百炼 DeepSeek-R1 API。通过循序渐进的详细说明，你将轻松完成从环境配置到系统落地的全过程。为了确保项目的依赖库不与系统环境发生冲突，我们将使用venv创建 Python 虚拟环境。venvvenv如果你还没有安装 uv，请先安装创建虚拟环境并安装依赖(支持使用 Python 3.10、3.11、3.12)激活虚拟环境对于 macOS/Linux对于 Windows安装 CAMEL 及其所有依赖。
2025-03-11 22:25:25
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原创 测试用例生成平台的一种实现
1.规则管理：通过配置模块，从不同维度对接口用例生成规则进行维护。包括基本规则和业务规则两大类，基本规则又根据具体接口结构、字段类型、必填属性等划分为多条明细规则。2.项目管理：测试经理和管理员权限的人员可以进行项目的新增、修改、删除等操作，项目创建人对项目组成员进行不同角色的赋权。成功新增项目后可以进行接口添加、用例维护、版本创建等操作。３.用例管理：用例管理模块支持用例的一键生成和手动批量维护用例。1)支持json、form-data常用的接口数据格式。
2025-03-10 23:16:12
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原创 OpenManus：解锁测试工程师的效率密码——实践与应用指南
OpenManus 是一款基于人工智能技术的开源平台，旨在帮助开发者和测试工程师提高文档生成、测试用例提取、自动化测试脚本生成等任务的效率。它的核心能力在于通过智能分析代码、文档和日志，生成针对性强的测试资源。无论是自动化测试、性能测试，还是回归测试，OpenManus 都能提供支持。自动生成测试用例：基于代码逻辑和需求文档，快速生成多维度测试用例。日志分析与问题定位：智能解析运行日志，定位可能的错误根源。测试脚本生成。
2025-03-08 23:41:58
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原创 测试工程师必读~Manus 邀请码申请攻略 + DeepSeek 对比 + AI 工具在测试中的实战应用
无论是 Manus 的多功能支持，还是 DeepSeek 的深度定制，两款工具都可以帮助测试工程师提高效率，解决复杂问题。根据你的实际需求选择合适的工具，并结合本文的应用建议，将 AI 测试工具落地到实际工作中，让你的职业发展更上一层楼！在申请理由中提到你的职业经验或项目背景，例如你负责过复杂的回归测试、性能测试或数据驱动测试，可以增加审核通过的几率。的功能差异，同时结合实际工作场景，分享 AI 工具的落地应用方法，帮助测试工程师高效应对测试挑战。本文将重点围绕测试工程师的工作场景，详细解析如何申请。
2025-03-08 00:15:48
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原创 【测试工程师必备】Word文档表格自动化提取工具开发实录
当需要对比V1.2和V1.3版本文档时，可同时选择两个版本的文件夹，工具会自动归类处理。《Deepseek API+Python测试用例一键生成与导出V1.0.2》在100个样本文档的测试中，该算法对三级标题的识别准确率达到98.7%。👉 面对200页的需求文档，需要提取所有包含"测试用例"的表格。集成指定获取word文档的文档，兼容部分需求文档内容在表格中。▲ 标准化输出示例：自动编号+颜色标记+冻结窗格。👉 不同版本文档的差异对比，需人工核对表格数据。▲ 工具架构图：三大核心模块协同工作。
2025-03-07 16:41:49
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原创 测试工程师Deepseek实战之如何反向PUA它
1.页面使用PYQT5设计，用两个输入控件，最好是日期类型的控件，第一个日期控件作为开始日期，第二个日期控件作为结束日期；2.传递给数据处理函数后，这里帮我搭一个架子，具体逻辑我来实现，帮我处理通过开始日期、结束日期获取月份信息，例如开始日期为2025-01-01，则帮我处理为2025-01，结束日期也是同理；3.经过处理函数的处理后，在GUI界面下发区域进行展示，包含的表头有系统名称、版本发布周期（即开始日期-结束日期）、测试父计划名称、测试子计划名称、关联测试用例数、包含的P0级用例数；
2025-03-05 10:10:28
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原创 测试工程师该如何清理需求文档
通过通用标题判断方法，我们能够适配格式不固定的标题，动态过滤需求文档中的无用内容。结合强大的正则表达式匹配和关键词判断逻辑，工具可以高效处理多种文档结构，满足各种复杂场景需求。添加基于预先配置列表的标题过滤功能，我们能够高效跳过需求文档中指定章节或段落的内容。结合灵活的正则匹配规则和 GUI 集成，该功能可以满足用户的多样化需求，并显著提升文档清理工具的实用性和智能化水平。
2025-03-05 01:53:19
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原创 Deepseek API+Python测试用例一键生成与导出-V1
在实际使用场景中，可能只需要获取需求文档中的部分内容，例如特定标题的正文部分、特定段落的表格内容，或者指定图片中的内容。为了满足这一需求，可以对文档清理工具进行优化，支持按标题提取内容、按章节提取表格和图片，并结合阿里云百炼 DeepSeek-R1 的流式 API 进行对话生成测试用例等功能。而且上个版本的小工具貌似并没有很好的将目录清洗掉，这次也一并优化。此次更新从Word 文档（.docx 文件）中智能化地去除目录，可以使用 Python 的 库。以下是一种方法，可以遍历文档中的所有段落，识别并删除目
2025-03-04 22:07:47
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原创 Deepseek API+Python测试用例一键生成与导出
测试开发工程师在日常工作中需要处理大量测试文档，并且这些文档需要被高效分类、清洗和管理，同时结合强大的 AI 推理能力（如 DeepSeek 模型）进行智能化处理和分析。这款工具集智能推理和结果导出为一体，功能强大，界面美观，操作简洁，帮助测试开发工程师高效管理和分析测试文档。快来体验吧，让你的测试工作更智能！由于阿里云百炼的deepseek-r1接口不支持返回json格式，代码里进行了简单的适配。本文将详细介绍这款工具的功能实现，并提供完整的源码，让测试工程师轻松实现测试文档的智能化管理与分析。
2025-03-03 21:32:18
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原创 测试工程师必备！多格式接口用例结合deepseek生成工具完整实现与实战验证
HAR（HTTP Archive）是一种记录 HTTP 请求和响应的文件格式，通常由浏览器或抓包工具（如 Chrome DevTools、Fiddler）生成。HAR 文件包含接口请求的 URL、方法、Headers、Query 参数和 Body 等信息。Swagger 文档是一种描述 RESTful API 的格式，通常以 JSON 或 YAML 形式编写，定义了接口的路径、方法、参数和响应等内容。
2025-03-02 22:17:23
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原创 DeepSeek结合HAR包提升测试差异代码覆盖率
通过 HAR 包解析与差异代码分析相结合，测试工程师可以高效生成接口测试用例并快速覆盖差异代码。本方案依托阿里百炼 API 和 pytest 框架，具有极强的落地实践性，是测试工程师提升效率、解决差异覆盖的利器。如果你正在为覆盖率发愁，不妨试试这个方法！
2025-03-01 10:03:55
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原创 测试工程师快速上手 DeepSeek：全流程实践指南
DeepSeek 作为一款强大的大模型工具，可以显著提升测试工程师的效率。通过设计优质 Prompt、构建本地知识库、结合 RAG 技术以及优化工具链，测试工程师能够在需求分析、测试用例生成、缺陷分析等方面实现全流程自动化。DeepSeek 是一款强大的大语言模型工具，可以帮助测试工程师快速完成需求分析、测试用例设计、缺陷分析等任务。本文将结合测试工程师的日常工作实际，详细说明如何快速上手 DeepSeek，提供一套完整的 Prompt 提示库，同时介绍其使用过程中的注意事项，以及落地实践方案。
2025-02-27 21:44:54
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原创 使用 LangChain 和 Milvus 构建测试知识库
通过 LangChain 和 Milvus，测试工程师可以快速构建一个高效的测试知识库，支持测试资产的存储、检索和生成。本文提供了从环境搭建到代码实现的完整流程，以及提高系统落地实践效果的建议。结合 LangChain 的检索能力和 Milvus 的向量存储性能，这套方案将显著提升测试工作的效率与准确性。
2025-02-26 23:41:24
1179
原创 结合pageassist与阿里百炼api实现deepseek-r1联网搜索功能
总结步骤应该是：登录/注册账号→开通服务→创建API Key→保存并安全保管。每个步骤对应相应的网页引用，确保用户能够按照指引顺利获取API密钥。
2025-02-26 22:37:31
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原创 自研本地知识库这样可行吗
自研知识库的核心挑战在于平衡灵活性与开发成本，建议采用模块化开发：先实现最小可用版本（MVP），再逐步迭代。如需快速验证，可基于开源项目二次开发（如使用。
2025-02-25 15:17:32
1230
原创 测试工程师玩转DeepSeek之Prompt
掌握这些提示词技巧，测试工程师可提升与DeepSeek的协作效率至少3倍。建议结合具体项目上下文进行二次优化，并建立团队内部的提示词知识共享库。✅ “为电商支付接口生成包含幂等性验证的测试用例，覆盖网络中断重试场景”❌ “帮我写测试用例”
2025-02-24 21:43:51
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原创 测试工程师必备：中文文档智能清洗与推理助手
由于文档格式复杂，内容中可能包含无效信息（如页眉页脚、目录、模板注释等），如何精准清洗文档内容，构建高质量知识库，成为提升测试效率的关键。的特点，优化文本清洗流程，加强对需求文档等常见格式的精准处理，并引入用户交互机制，让用户在存储前校验清洗结果，确保知识库质量。，实现了智能测试用例生成和缺陷原因分析，将测试工程师从繁琐的文档处理中解放出来，大幅提升工作效率！，针对中文文档的特点，优化了文本清洗流程，并引入用户交互机制，确保知识库的高质量构建。基于清洗后的知识库内容，结合用户输入的模块描述生成测试用例。
2025-02-23 07:06:07
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空空如也
空空如也
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