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原创 n8n + AI Agent：AI 自动化生成测试用例并支持导出 Excel
如果我告诉你，有一种方法，你只需要输入需求内容，AI就能自动帮你设计出结构清晰、覆盖全面的测试用例，并直接生成一份精美的Excel表格，你会不会心动？
2025-06-07 16:37:26
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原创 AI测试用例生成系统设计与实现：融合多模态、OCR解析与知识库增强
AI测试用例生成系统通过融合多模态解析、OCR技术与知识库增强，解决了传统测试用例生成效率低、主观性强等问题。系统采用模块化架构，支持PDF、Word、图片等多样化需求文档的智能解析，结合大语言模型和多模态模型实现自动化用例生成。
2025-05-27 13:03:02
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原创 LLM+RAG：AI生成测试用例智能体平台「详细介绍」
AI生成测试用例智能体平台是一款基于人工智能技术的测试用例自动生成工具，利用RAG（检索增强生成）技术，能够结合项目相关知识文档和历史用例，智能生成高质量的测试用例。本平台适用于测试团队快速创建测试用例，提高测试效率和质量。
2025-04-02 09:30:00
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原创 Pytest-Bdd-Playwright 系列教程（1）：从零开始教你写自动化测试框架「喂饭教程」
最近收到一些小伙伴在后台的留言，能不能提供相应的自动化测试项目的源码参考下，那么今天就来开始新的一期喂饭教程专栏，教大家如何完整的搭建一个完善的自动化测试框架；我们将逐步讲解从项目结构设计到测试执行的整个过程,帮助大家深入理解自动化测试框架的各个组成部分及其工作原理。本文教程内容如下：理解BDD在自动化测试中的应用；掌握设计模式；学会使用Pytest和Playwright进行Web自动化测试；了解如何组织和管理自动化测试项目；掌握测试报告生成和日志管理技巧。
2024-10-24 10:18:06
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原创 学习方法[1]：如何摆脱无知？(致尚未放弃学习的人)
首先，认识到无知是学习的前提。人类天生具有“为什么”的好奇心，这是驱使我们不断探索和学习的内在动力。但是光有好奇心并不足以解决我们面临的复杂问题。面对未知，我们需要不断提问、寻找答案，并将学习变成一个持续的过程。
2024-08-10 15:26:40
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原创 Python + Playwright（0）：从零开始学 Playwright
Playwright 是一个强大的自动化库，由微软开发，主要用于web端UI自动化测试，支持 Python、Java、JavaScript、C# 等多种编程语言；Playwright 仅用一个API即可自动执行Chromium、Firefox、WebKit等主流浏览器自动化操作，不仅支持无头模式和有头模式，还提供了代码录制功能，极大地提高了脚本编写效率，并且支持移动端自动化测试。
2024-06-23 16:27:15
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原创 二十、【用户管理与权限 - 篇二】前端交互：实现用户管理界面
一个功能完善的用户管理模块是任何后台系统的核心组成部分，它使得管理员能够有效地维护系统用户及其权限。
2025-06-10 16:54:34
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原创 十九、【用户管理与权限 - 篇一】后端基础：用户列表与角色模型的初步构建
一个成熟的系统通常还需要对用户进行管理，并根据用户的不同职责赋予不同的操作权限。
2025-06-09 17:25:06
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原创 十八、【用户认证篇】安全第一步：基于 JWT 的前后端分离认证方案
到目前为止，我们的测试平台在功能上已经相对完善了，用户可以管理项目、模块、用例、计划，执行测试并查看报告。但是，这一切操作都是在“裸奔”——没有任何用户认证和权限控制。任何人都可以访问和操作所有数据，这在实际生产环境中是绝对不可接受的。
2025-06-05 16:04:05
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原创 十七、【测试报告篇】结果可视化：设计直观易懂的测试报告
本文介绍了测试平台中测试报告模块的开发过程。通过后端API接口提供测试执行数据，前端采用直观的可视化方式展示测试结果。后端实现包括TestRun和TestCaseRun的序列化器及视图集，支持嵌套数据查询和项目过滤；前端设计分测试报告列表页和详情页，列表页展示执行概要，详情页用图表和列表呈现详细结果。
2025-06-04 16:23:39
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原创 十六、【前端强化篇】完善 TestCase 编辑器：支持 API 结构化定义与断言配置
本文介绍如何改造前端测试用例编辑器TestCaseEditView.vue，以支持API测试的结构化定义与断言配置。关键改进包括：1) 更新TypeScript类型定义与后端模型同步；2) 重构表单界面，支持动态管理请求头键值对和多条断言规则；3) 提供用户友好的JSON请求体输入区域。
2025-06-04 11:39:49
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原创 十五、【测试执行篇】异步与并发：使用 Celery 实现测试任务的后台执行与结果回调
本文介绍如何使用Celery实现测试任务的异步执行与结果回调，解决同步执行测试计划导致的请求阻塞问题。主要内容包括：Celery的基本概念与工作原理（任务队列、消息中间件、Worker进程），在Django项目中集成Celery的步骤，以及将同步测试逻辑改造为异步任务的方法。
2025-06-03 15:07:27
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原创 十四、【测试执行篇】让测试跑起来：API 接口测试执行器设计与实现 (后端执行逻辑)
本文介绍了API接口测试执行器的设计与实现，重点升级了Django中的TestCase模型以支持结构化API测试数据。新增字段包括请求方法、URL、请求头、请求体及JSON断言规则，通过requests库发送HTTP请求并验证响应。
2025-06-01 16:29:36
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原创 十三、【核心功能篇】测试计划管理：组织和编排测试用例
测试计划管理功能的实现方案，主要包括后端Django数据模型设计和前端Vue3界面开发。该功能解决了测试用例数量增加后的管理难题，为回归测试、新功能测试等场景提供了便捷的用例编排工具。
2025-06-01 13:36:58
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原创 十二、【核心功能篇】测试用例列表与搜索：高效展示和查找海量用例
当测试用例数量逐渐增多，一个简单罗列所有用例的列表将变得非常低效和不友好。我们需要清晰的列表展示、分页加载、关键字搜索、条件筛选、便捷的操作。
2025-05-30 17:49:20
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原创 十、【核心功能篇】项目与模块管理：前端页面开发与后端 API 联调实战
一个测试平台最基础也最核心的功能之一就是对测试项目和项目内模块的管理。用户需要能够方便地创建、查看、修改和删除这些实体。
2025-05-29 15:22:51
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原创 九、【前后端联调篇】Vue3 + Axios 异步通信实战
在 Web 开发中，前后端分离架构已成为主流。前端负责用户界面和交互，后端负责业务逻辑和数据处理。它们之间通过 API（通常是 RESTful API）进行通信。本文介绍了使用Vue3和Axios实现前后端异步通信的完整流程。Axios作为基于Promise的HTTP客户端，具有简洁API、自动JSON转换、拦截器等优势。
2025-05-28 16:03:04
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原创 八、【状态管理篇】：Pinia 在大型应用中的状态管理实践
状态管理库 Pinia 提供了一个集中的存储（Store），用于存放共享状态。任何组件都可以从中读取状态，或者触发改变状态的动作 (Actions)。这样，状态的管理就变得清晰、可预测且易于维护。
2025-05-27 10:55:28
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原创 七、【前端路由篇】：Vue Router 实现页面导航、动态路由与权限控制
在单页应用 (SPA) 中，路由系统是灵魂。它负责根据用户在浏览器地址栏输入的 URL，或者用户在页面上的点击操作，来决定渲染哪个组件，从而实现页面内容的切换，而无需重新加载整个 HTML 页面。Vue Router 是 Vue.js 官方的路由管理器，它与 Vue.js 核心深度集成，使得构建 SPA 变得非常简单。
2025-05-26 18:03:14
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原创 六、【前端启航篇】：Vue3 项目初始化与基础布局：搭建美观易用的管理界面骨架
基于 Vue3 项目搭建一个美观易用的管理界面骨架，经典的三段式布局，包含顶部导航栏、侧边导航栏和主内容区。
2025-05-23 17:55:36
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原创 五、【API 开发篇（下）】：使用 Django REST Framework构建测试用例模型的 CRUD API
使用 Django REST Framework 构建测试用例模型的 CRUD API，重点处理了关联数据显示、选择项字段和业务逻辑过滤等需求。
2025-05-21 15:39:50
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原创 四、【API 开发篇 (上)】：使用 Django REST Framework 构建项目与模块 CRUD API
DRF 是 Django 生态系统中构建 RESTful API 的标准工具，提供了序列化器、视图集、路由、认证和权限等功能，极大简化了 API 开发。
2025-05-21 11:10:43
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原创 三、【数据建模篇】：用 Django Models 构建测试平台核心数据
什么是数据模型？简单来说，数据模型就是我们测试平台需要存储和管理的信息的蓝图。比如，一个测试平台肯定要有“项目”、“测试用例”、“测试报告”这些东西，数据模型就是用来精确定义这些“东西”包含哪些信息（比如项目名称、用例步骤、报告结果等），以及它们之间是如何关联的。在 Django 中，我们使用 Models 来定义数据模型。你只需要用 Python 代码来描述你的数据结构，Django 会自动帮你处理与数据库交互的复杂细节（比如创建数据库表）。
2025-05-20 16:34:46
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原创 二、【环境搭建篇】：Django 和 Vue3 开发环境准备
欢迎来到《Django + Vue3 测试平台》开发实战专栏！现在，是时候撸起袖子，为我们的项目准备好开发环境了。环境搭建就像是建造房屋前的地基工作，虽然看起来枯燥，但却是后续一切顺利进行的关键。
2025-05-20 09:14:32
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原创 Python + Playwright：如何在 Kubernetes 集群中执行测试？
在实际的测试执行过程中，我们常常面临环境不一致、依赖管理复杂、难以扩展以及与持续集成/持续部署 (CI/CD) 流水线集成不便等问题。为了解决这些问题，我们可以将 Playwright 测试与容器化技术 Docker 以及容器编排平台 Kubernetes (K8s) 相结合，打造一个高效且可靠的方案。
2025-05-19 12:00:07
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原创 DeepEval 评估框架（三）：检测 LLM 幻觉问题「实战教程」
LLM在回答问题时可能会产生"幻觉"，即生成与事实不符的内容。这种现象会严重影响模型的可靠性和实际应用价值。本文将重点讲解如何使用 DeepEval 框架检测和评估 LLM 的幻觉问题。
2025-05-19 09:16:34
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原创 DeepEval 评估框架（二）：评估 LLM 摘要质量「实战教程」
在LLM应用场景中，文本摘要是一个非常重要的任务。如何确保模型生成的摘要既准确又完整？继上一篇介绍答案相关性评估后，本文将详细介绍如何使用 DeepEval 框架评估 LLM 的摘要能力。我们将通过实例演示如何设置评估问题、运行测试，并解读测试结果。
2025-05-19 08:00:00
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原创 DeepEval 评估框架（一）：快速搭建 & 测试 LLM 答案相关性「实战教程」
DeepEval 作为一个强大的 LLM 评估框架，提供了简单易用的接口和丰富的评估指标，能够帮助测试人员快速构建和运行评估测试。
2025-05-16 17:48:30
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原创 AI测试入门：RAG、Agent、Chatbot 类AI应用的评估体系&测试方法详解
本文探讨了AI测试与传统软件测试的区别，并详细介绍了RAG、Agent和Chatbot三类AI应用的核心测试理念和评估指标。通过系统化的测试方法，可以有效评估和提升AI应用的质量与可靠性。
2025-05-16 14:57:41
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原创 一、【专栏启动篇】：为什么是 Django + Vue3？测试平台的技术选型与架构蓝图
从零开始构建一个功能完善、技术主流的测试平台，帮助团队提升测试效率、保障产品质量并加速交付周期。
2025-05-15 16:21:30
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原创 BrowserTools MCP：让AI帮你调试浏览器「喂饭教程」
BrowserTools MCP 是一款由AgentDesk团队开发的工具，通过AI技术提升浏览器调试和自动化操作的效率。它通过将AI代码编辑器与浏览器深度集成，提供控制台日志、网络请求、DOM结构、页面截图等数据的采集与分析，并支持自动化操作、智能诊断和优化建议。
2025-05-12 13:11:26
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原创 Skyvern：用 AI+视觉驱动浏览器自动化
Skyvern 是一个开源的自动化平台，结合了大型语言模型（LLM）和计算机视觉（CV）技术，能够像人类一样理解和操作网页。它支持自动化表单填写、按钮点击、复杂页面结构识别、动态内容处理以及多步工作流的执行。
2025-05-10 15:39:46
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原创 Midscene.js Chrome 插件实战：基于 AI 驱动 WEB UI 自动化测试「喂饭教程」
Midscene.js 是一款开源的AI驱动UI自动化工具，支持自然语言交互、数据提取、断言验证等多种功能。自然语言交互。本文将以 Midscene.js Chrome 插件为例，带你从零上手，体验如何用最简单的方式实现高效、智能的UI自动化测试。
2025-05-09 11:48:55
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原创 Magnitude：基于AI的Web自动化测试框架
Magnitude，作为一款开源、AI原生的Web自动化测试框架，它通过视觉AI和自然语言驱动的测试用例，极大地提升了测试的智能化和易用性。
2025-05-08 09:17:31
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原创 Nanobrowser： AI+浏览器自动化 Chrome 扩展的使用「详细教程」
传统的Web自动化工具（如Selenium、Puppeteer等）虽然强大，但往往需要编写大量脚本，门槛较高。而Nanobrowser的出现，为AI Web自动化带来了全新的交互体验——只需一句自然语言指令，即可驱动多智能体协作完成复杂网页任务。本文将深入介绍Nanobrowser的功能、安装配置及实战案例，帮助你快速上手并高效利用这一开源AI Web自动化利器。
2025-05-06 10:48:18
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原创 Python + Playwright ：测试失败的排查与调试技巧
UI 自动化测试的本质是用代码模拟用户操作，验证产品功能的正确性。但是，测试脚本在运行过程中经常会遇到各种失败和异常。如何高效排查和调试这些失败，是每一位自动化测试工程师的必备技能。本文将结合实际项目经验，给搭建讲解下自动化测试中常见的失败类型、排查思路、调试技巧、工具辅助、最佳实践等，帮助你快速定位问题、提升测试脚本的稳定性和可维护性。
2025-05-06 09:00:00
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原创 Python + Playwright：如何在Docker 容器运行测试？
在自动化测试领域，Playwright结合Docker容器化部署，可以极大提升测试环境的可移植性和一致性。本文将手把手教你如何在 Docker 容器中，利用 Python+Playwright，结合 browserless远程浏览器服务，运行自动化测试用例。
2025-04-26 15:47:04
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原创 基于 Playwright MCP 的 AI 自动化测试实战「喂饭教程」
传统的自动化测试，高度依赖开发者手动编写和维护脚本，不仅耗时巨大，且脚本脆弱性高，一旦页面结构或元素发生细微变化便可能失效。随着 MCP（Model Context Protocol）协议的出现，大语言模型（LLM）与自动化工具的协同得以实现。现在，我们能够通过自然语言向工具下达指令，让其自动完成复杂的浏览器操作。
2025-04-24 11:06:55
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原创 【我的创作纪念日】代码与测试的碰撞：一个测试博主的成长印记
时间总是在敲击键盘和执行脚本间悄然流逝。又到了我在 优快云 的创作纪念日，回望这段充满挑战与收获的旅程，心中百感交集。作为一名深耕软件测试领域的博主，我想和大家分享我的故事。
2025-04-24 09:09:20
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空空如也
playwright能否像selenium一样链式调用方法？
2024-04-25
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