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还在手动Debug?2025年这些AI代码分析&优化工具帮你一键搞定
2025年AI编程工具迎来爆发,晓猛团队盘点LynxAI、CodeOptimizer Pro、DebugMaster AI等主流工具,覆盖代码生成、优化与调试全链路。AI助力开发者提效降本,推动开发模式变革。
Playwright MCP:AI自动化测试,告别传统脚本编写
2025年初,某电商引入Playwright MCP后,UI自动化脚本编写从3天缩短至2小时,覆盖率提升40%。通过自然语言指令驱动浏览器,测试人员几乎无需编写传统代码,实现高效、低门槛的智能自动化测试新范式。
这款工具让代码小白也能玩转自动化测试
Playwright MCP革新测试自动化,通过自然语言生成专业代码,降低维护成本。融合AI与MCP协议,实现智能定位、反爬绕过与可视化调试,推动测试民主化,提升企业质量效能。
测试数据太难造?Dify工作流+大模型,智能生成百万级逼真测试数据
利用Dify工作流结合大语言模型,可视化、自动化生成百万级逼真测试数据。智能遵循业务规则,支持电商、金融等多场景,大幅提升数据质量与研发效率,让测试数据构建更简单高效。(238字)
新业务来不及测?用Dify工作流,3天搭出完整回归测试体系,快速响应变化
在敏捷开发中,回归测试常成瓶颈。本文教你用Dify.AI可视化工作流,3天搭建智能回归测试体系,自动分析代码变更、生成测试用例,提升效率90%,让质量与速度兼得。
测试用例复用率低?Dify工作流+知识库,把测试经验沉淀为可复用的资产
在软件测试中,用例复用率低、经验难传承是常见痛点。本文介绍如何利用Dify的工作流与知识库功能,将分散的测试经验沉淀为可复用的团队资产。通过构建智能生成应用,实现基于需求描述自动产出结构化测试用例,大幅提升效率与覆盖率,推动测试工作从“手工劳作”迈向“智能工业化”。
AI 十大论文精讲(二):GPT-3 论文全景解析——大模型 + 提示词如何解锁 “举一反三” 能力?
摘要 2020年发表的《Language Models are Few-Shot Learners》(GPT-3论文)开创了AI新时代。该论文突破性地证明:当Transformer模型参数规模扩大到1750亿时,仅通过文本交互即可实现任务无关的少样本学习。GPT-3采用"预训练+提示词"的新范式,无需微调就能在翻译、问答等40+任务上展现强大性能。论文系统验证了模型在语言建模、闭卷问答等9类任务中的表现,其中在LAMBADA长文本任务上准确率达86.4%,较此前最优提升18.4%。这一研
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12天前
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Invicti v25.11 发布,新增功能简介
Invicti v25.11 发布,新增功能简介
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12天前
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来自: 弹性计算
阿里云通用算力型实例u1/u2i/u2a对比,差异解析与选型参考
目前通用算力型实例规格已经有u1、u2i、u2a这三大实例类型,有的新手用户便宜不是很清楚他们之间有何区别?我们应该如何选择?本文从技术架构、性能指标、适用场景到收费价格,对比三大实例,以供了解和选择参考。
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