weixin_44872675的博客

Prompt 是与大模型沟通的“语言”，而 LangChain 的是自动化生成高质量 Prompt的工具。对于追求效率的测试工程师来说，掌握它不仅能节省时间，还能提升测试设计的标准化程度。从一个简单的测试用例模板开始尝试在 Jupyter 中运行代码示例逐步将模板应用到实际项目中大模型不是万能的，但它是测试工程师的强力助手。而和 OpenAI SDK 的结合，正是连接你和模型的桥梁。

1. 选型原则优先本地化：在满足性能前提下，优先选择支持本地部署的技术（如Piccolo2、acge_text）。场景驱动：根据长文本、多语言、资源限制等需求细化选型。2. 实践建议小规模验证：在业务数据上测试Top-3候选技术，对比召回率与响应时间。监控与迭代：通过LangChain的LangSmith工具跟踪调用性能，定期更新技术版本。通过以上步骤，测试工程师可高效完成国产文本向量化技术的选型与集成，构建稳定、安全的智能问答系统。

自定义请求：每次都需手动处理API参数拼接、请求发送、响应解析与异常处理。新增功能意味着重复劳动与潜在隐患。LangChain框架：将这些流程高度封装。只需配置Prompt、模型、链式结构，即可一键调用复杂AI能力。"请基于以下需求，生成5个详尽的测试用例，覆盖正常、异常和边界场景：\n{requirements}"result = chain.invoke({"requirements": "用户注册，手机号唯一，密码复杂度要求高。

环境准备：确认 Python、JupyterLab、大模型 SDK 均装好。API 配置安全：优先用 getpass 或环境变量。用 Notebook 做到：AI 批量生成用例→自动化执行→一键分析结果。团队协作：所有 Notebook、脚本、数据、环境文件统一用 Git 和 requirements.txt 管理。持续复盘：遇到问题及时反馈优化 prompt，让 AI 成为你的生产力伙伴。

测试工程师无需精通 Python，只需掌握基础语法、文件操作、requests 调用即可用 LLM 高效提升测试效率。案例：用 Python 脚本调用 LLM 生成测试用例，再用接口测试工具验证。学习重点放在数据处理、API 调用，不必深入面向对象和高级特性。案例：用json处理 LLM 返回的测试步骤，直接集成到测试框架中。合理分配时间，把更多精力放在实际测试场景与 LLM 应用创新上，避免陷入过度学习的误区。案例：开发一个 LLM 辅助测试工具，自动回答测试问题。结论。

在接口自动化测试中，token过期后应自动调用鉴权接口获取新token，并在测试框架中集成token刷新机制。，就像“先查手册，再用自己的话写报告”。：你已经掌握了Embedding技术，能将文档、代码、测试用例等离散信息转化为向量，用于相似度匹配。：将你的测试文档、缺陷记录、用例库等转化为AI可检索的“知识库”。：就像把纸质文档扫描成电子版，再贴上标签，方便快速查找。：将检索到的文档片段和原始问题合并，生成自然流畅的答案。：将团队的测试文档、缺陷记录、用例库等转化为向量数据库。

Embedding不是遥不可及的AI黑科技，而是每一位测试工程师都能驾驭的“数字罗盘”。它让我们从“手动比对”走向“智能分析”，从“经验驱动”迈向“数据驱动”。掌握Embedding，你不仅能提升测试效率，还能在智能化浪潮中抢占先机。现在，就从一个简单的相似度计算开始，开启你的Embedding测试之旅吧！如果你对具体实现细节、模型选型或更多测试场景的落地方法感兴趣，欢迎留言交流！

LightRAG 让测试工程师轻松构建、维护多格式知识库，助力测试智能化升级！极简 ingest：支持 md/pdf/txt 一键导入，跨格式内容统一检索自动化集成：结合 Python API，轻松嵌入测试脚本、CI/CD 流程高效落地：无需格式转换，无缝融合企业现有文档资产进阶可扩展：支持插件开发，满足自定义格式和场景需求。

是一款多模型支持、可扩展的通用智能体框架，其核心能力覆盖浏览器自动化、MCP工具链、任务规划与多Agent协作等场景。在软件测试领域的应用价值通过灵活集成测试工具链（如接口调用、浏览器操作），支持自动化测试、回归测试等场景。基于自然语言指令驱动测试流程，降低脚本编写门槛。结合大模型能力，实现测试报告生成、异常分析等智能化辅助功能。核心目标：为测试工程师提供模块化工具扩展和流程自动化的技术框架，而非限定于测试领域的专用解决方案。Minion-Agent 作为一款多场景通用智能体框架。

特性比喻测试场景装饰器测试用例的"外挂"自动记录执行时间、重试机制生成器懒加载的流水线处理GB级日志文件异步多线程的升级版并发执行千次API测试类型注解代码导航仪避免参数类型错误反射自动识别工具箱动态加载测试模块记住：每个高级特性都不是为了炫技，而是为了解决实际问题。就像测试工程师的工具箱，学会使用这些"武器"，你就能在自动化测试战场上无往不利！

通过以上步骤，测试工程师可以轻松在 PyCharm 中安装并配置 GitHub Copilot，快速生成测试代码、Mock 数据和测试用例模板。结合 Copilot 的 AI 补全能力，可显著提升测试开发效率，减少重复性工作。浏览器会跳转至 GitHub Copilot 登录页面，粘贴复制的链接并登录账号。授权插件权限后，返回 PyCharm，提示登录成功。在 PyCharm 中，点击顶部菜单栏的。

通俗比喻基础语法就像“锤子”，能敲钉子；高级特性就像“瑞士军刀”，能应对复杂场景（如自动化框架、高并发测试）。面试官考察点：能否用Python构建高效、可维护的测试工具和框架。面试题：如何确保数据库连接自动关闭？代码print("连接数据库")print("关闭数据库")print("执行查询")db.query() # 输出: 连接 + 查询 + 关闭通俗讲解with是“自动开关”：进入时打开，离开时关闭。测试场景：管理文件、数据库连接，避免资源泄漏。

异步不是更快的代码，而是更聪明的代码”接口测试从"分钟级"进入"秒级"时代数据库压力测试突破线程限制资源消耗降低80%，效率提升10倍行动建议用aiohttp重构现有API测试用例在数据库测试中尝试aiomysql用搭建异步测试框架下期预告：《用Playwright+AsyncIO打造全自动化测试流水线》互动话题：你在测试中遇到过哪些因同步导致的性能瓶颈？期待你的实战经验分享！

人员管理：维护人员信息，为后续任务发起人及大模型维护人提供数据基础；大模型管理：支持多大模型接入（API KEY、Base URL、模型名），可分配维护人；大模型任务管理：支持发起模型任务请求（异步提交 Celery 任务），实时追踪进度，查看详情。通过 Django + Celery + Redis 实现后台异步架构，任务处理、页面展示逻辑清晰，易于扩展和测试。

为每个 Django app 新建tasks.py，任务函数用测试工程师视角在测试中，可通过触发异步加法任务，验证其结果是否正确。对于数据库操作任务（如），需确保数据库事务已提交后再执行任务。Celery 的引入让你从此告别测试平台的“卡顿”和“阻塞”，让自动化和批量操作如虎添翼。只需按照本文结构和代码一一实现，哪怕你是第一次使用 Celery，也能 5 分钟完成 Django 集成。觉得有用？遇到疑问欢迎留言交流，共同成长！

AI浪潮不可逆转。测试工程师只有主动进化，才能在这场“淘汰赛”中站稳脚跟。编程、数据、AI工具只是入场券，深度业务理解、流程创新、批判性思维才是不可替代的壁垒。未来的质量保障，属于那些敢于实践、勇于进化、善于驾驭AI的测试人。与其畏惧，不如现在就动手，让AI成为你的“外挂”，在AI时代锻造属于自己的职业护城河。唯有进化，方能安身立命于未来。让我们一起，拭目以待。

Opik 不仅是一个工具，更是一种测试思维的升级。它让测试工程师从繁琐的手动验证中解放，专注于构建可量化的评估体系，推动 LLM 应用的质量与效率双提升。无论是追踪复杂调用链，还是设计多维评估指标，Opik 都能成为测试工程师的“得力助手”。

AI大模型在测试工程中的应用潜力巨大，但直接使用往往难以满足业务细节需求。RAG（检索增强生成）与语义搜索的结合，能够显著提升AI的实用性和准确性。

通过以上步骤，你可以在 Windows 环境下轻松实现 Celery + Redis + Eventlet 的异步编程方案。异步编程的核心在于“让等待时间做其他事”，而 Celery 让你无需关心底层细节，专注于任务逻辑本身！启动后，Worker 会从 Redis 队列中拉取任务并执行，结果写入 Redis Backend。会一直阻塞，直到启动 Celery Worker 后才输出结果。会尝试从 Backend 获取结果，但因结果未写入，会。时，任务无法被消费，结果不会写入 Backend。

通过集成。

今天，我们将用Python的PyQt5和python-docx库，打造一款。通过PyQt5的图形化界面和python-docx的文档生成能力，作为一名测试工程师，你是否经历过手动填写测试报告的痛苦？就像用放大镜在沙地上写诗——费力、易改、还容易被风吹散。让你像搭积木一样快速完成报告，像做蛋糕一样优雅分配时间！希望这篇文章能激发你的兴趣，进一步探索自动化工具的开发！我们不仅提高了效率，还降低了人为错误的风险。测试工程师的未来，从“写代码”开始！让测试工程师专注于测试设计与执行。

但这些参数如果写死在手机系统里（镜像中），每次修改就得重装系统，太麻烦！：测试一个需要数据库连接的应用，但希望快速切换测试环境（开发、预发布）的数据库地址。：修改ConfigMap后，需重启Pod才能生效（就像重启手机应用新设置）。：ConfigMap更新后，挂载的文件会自动刷新（约30秒后生效）！：提供完整配置文件（如“Wi-Fi连接列表”），应用随时读取。：快速调整某个参数（如“屏幕亮度调到50%”）。：直接输入指令（如“启动时强制开启省电模式”）。：适合多行配置文件（如JSON、YAML）。

在敏捷开发中，测试团队通常需要同时推进多个需求的测试任务。每个需求的测试进度（如测试用例完成率、缺陷修复率）可能差异巨大。直接取所有需求进度的平均值，往往无法反映真实的工作状态。通过本文提供的 Python 脚本和案例分析，您可以轻松将这一方法落地到实际工作中。因此，我们需要一种更合理的计算方法，既能体现各需求的独立进度，又能规避极端值干扰。这个问题看似简单，但若处理不当，可能导致进度评估失真，影响团队决策。测试进度评估不是简单的数学题，而是对团队协作、风险控制和技术能力的综合考验。

通过这套方法，你将能够快速解析需求，建立数据关联，为后续智能化测试奠定坚实基础。最终，我们将得到一个结构化的需求文档图谱，便于后续使用 DeepSeek-R1 模型提取信息，生成精准的测试用例。在测试工作中，我们常常面对冗长的需求文档，手动分析、提取信息不仅耗时，还容易遗漏关键细节。）的普及，如何高效地将结构化需求文档存储并转化为可被模型理解的知识，成为提升测试效率的重要环节。的结合，让需求文档不再是冰冷的文字，而是活跃的知识网络，为测试工作注入更高的效率和准确性。在这篇文章中，我将和你一起探讨如何通过。

作为图数据库的标杆，能通过可视化图谱清晰展示业务关系，助力测试工程师高效生成用例、定位缺陷。本文将手把手教你从安装到实战，快速掌握Neo4j的部署与核心操作，为测试工作赋能。Neo4j不仅是图数据库，更是测试工程师的“业务导航仪”。通过本文的部署与操作指南，你已掌握从安装到实战的全流程，能够快速构建测试用例图谱，提升测试效率与质量。在软件测试中，复杂业务逻辑的测试用例设计常因需求模糊、路径依赖复杂而效率低下。：用户参与秒杀，需完成“下单→支付→发货”流程，超时未支付则订单关闭。

就是一张“业务迷宫地图”，用图结构清晰展示所有功能、规则和依赖关系，让测试用例设计像“导航”一样高效。它将需求文档转化为可计算的“业务地图”，让测试用例设计从“人工拼图”升级为“智能导航”。的出现，像给软件系统装上了“大脑”，让测试用例设计从“人工拼图”升级为“智能导航”。：Selenium（UI）、Postman（API）、Jenkins（持续集成）。：某手游需测试“角色装备强化”功能，涉及10+模块，传统方式需3人耗时2周。：规则引擎（如Drools）或自定义脚本。：Excel表格或思维导图。

Graphiti是一个轻量级的开源知识图谱框架，专注于从自然语言文本中提取实体和关系，并构建结构化语义图谱。语义解析：基于自然语言处理（NLP）技术，能够识别文本中的实体和它们之间的语义关系。领域适配：支持自定义领域词汇和规则，适用于不同的业务场景。可视化支持：生成直观的知识图谱图形，帮助测试工程师快速理解需求结构。通过Graphiti，测试工程师可以快速从需求文档中提取信息，并以知识图谱的形式表示，为后续的测试用例生成提供明确的语义基础。在自动化测试领域，知识图谱为大模型的应用提供了强大的辅助支持。

客户端服务器和资源。客户端：负责发送请求至 MCP 服务器。客户端可以是任何支持 MCP 协议的程序，比如测试脚本或自动化工具。服务器：接收客户端的请求，解析并处理这些请求，然后与资源交互。资源：由 MCP 服务器访问的实际目标，比如数据库、文件系统或外部 API。严密的访问控制和高效的资源管理。通过服务器作为中间层，能够确保只有经过授权的用户可以访问特定资源。基于 MCP 协议的接口测试解决方案，结合分层架构和灵活的工具设计，为测试工程师提供了高效、安全的接口测试能力。在。

是一个标准化的“沟通规则”，由公司Anthropic提出，专门用于让大语言模型（LLM，比如通义千问、ChatGPT等）与外部工具或服务“对话”。

由于deepseek-r1不支持function calling，所以我们采用了deepseek-v3进行实践，模型名称为deepseek-chat，在deepseek官网获取api-key。

通过 DeepSeek-R1 和 Faker 的结合，我们实现了从接口文档解析到智能化测试数据生成的完整流程。这种方法不仅能生成高度可靠的测试数据，还能显著提升测试效率。希望本案例能为测试工程师的日常工作带来帮助！

DeepSeek-R1 与 Faker 的结合，让接口测试数据生成变得更加智能和可靠。它不仅能够提升测试覆盖率，还能减少人工操作中的潜在错误，大幅度优化测试流程。作为测试工程师，你是否已经迫不及待想试试这套方案了呢？赶紧实践起来吧！如果觉得这篇文章对你有帮助，记得分享给你的同事和朋友，让更多人受益！

规则驱动。

这不仅简化了测试工程师的工作流程，还为后续的数据分析提供了坚实的基础。借助阿里云百炼deepseek-r1接口，我们可以进一步探索如自动摘要生成、测试用例自动生成等高级应用场景，让我们的工作更加智能化、自动化。本文将详细介绍一种基于Python的智能方法，通过解析Word文档来提取指定的正文内容、表格以及嵌入的图片，并结合阿里云百炼deepseek-r1接口进行高级应用开发。，由于读取文档时，未完全适配同时输入文本标题、表格标题、图片标题的情形，本次主要是调试同时输入三种类型标题时的内容预览情况。

本项目从需求分析出发，采用 Django 框架结合 Celery、Redis 和 Django Channels，完整实现了一个基于异步任务的测试用例生成系统。系统支持任务状态管理、用户通知，以及前端数据的增删改查功能，逻辑清晰，功能完善，非常适合在实际项目中推广应用。在老旧测试平台智能化中，异步是不可或缺的整改步骤，调试好异步任务后，后续优化将进入快速迭代阶段。加油吧~

支持的文档格式核心功能文件上传与预览转换为Markdown格式预览格式转换（Excel ↔ JSON/Markdown，JSON ↔ Excel/Markdown）文件导出为转换后的格式测试用例生成预留接口为后续集成大模型生成测试用例提供数据准备支持。

由于GUI小工具【Deepseek API+Python 测试用例一键生成与导出】的不断升级实践，发现大模型的需求文档解析生成测试用例的可直接复用率不太理想，因此萌生了对老旧系统升级改造的想法。然而，随着人工智能技术的发展，特别是大语言模型的应用，我们有机会革新这一过程，使测试用例的生成更加智能、高效且准确。通过对老旧测试平台的页面查询功能进行智能化改造，我们不仅提高了测试用例生成的效率和准确性，还显著减轻了测试工程师的工作负担。最后，经过处理的所有回答内容被整合在一起，形成最终的输出结果。

快速定位文档中指定标题的表格自动化输出结构化Markdown数据无缝对接测试用例生成、自动化测试脚本等下游流程立即尝试将代码保存为。替换文档路径和标题。运行代码，查看输出结果。附：完整代码下载源码以上传云盘，欢迎大家获取调试一番~~多多交流。通过本文的详细讲解，测试工程师可以快速掌握从文档提取表格并转换为结构化数据的技能，显著提升工作效率。

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。

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）