你是否曾对测试领导岗位的“真相”心生疑惑？你踏入质量保障（QA）领域，历经无尽的回归测试周期，或许曾在压力下崩溃数次。若命运垂青（或者你只是成为最后剩下的测试人员），突然间，你就戴上了闪亮的“测试工程师主管”帽子。听起来仿佛是职业的跃迁，宛如发现通往质量启蒙的隐秘通道，那里有高管级决策与战略愿景制定在等待着你。然而，残酷的现实是：你刚刚主动请缨，成为质量的“私人清洁工”，并且拥有独家清理他人实现灾
我们大家都见过测试金字塔，这一图表告诉我们，从比例上讲，我们应该减少大型测试的数量，转而增加小型测试。然而，我们看到许多团队仍然主要依赖大型的端到端测试，这是为什么呢？更重要的是，这是否是个问题？端到端测试是什么？端到端测试是我们用来检查整个代码库是否能够协同工作的一种方式，字面意思就是从一端到另一端。这些测试通常以用户旅程的形式编写，模拟最终用户可能在应用中执行的操作，一路锻炼不同的代码部分。
在性能测试的世界里，我们常常把大量精力放在工具、框架和执行策略上。然而，有一个基础真理凌驾于这一切之上：性能测试的有效性仅取决于其所依据的需求的质量。无论你的测试脚本多么稳健，测试工具多么先进，如果性能测试需求模糊、过时或与实际使用情况脱节，测试结果都无法反映现实。而在最糟糕的情况下，这会导致生产环境中的性能问题——加载时间慢、系统崩溃、收入损失以及用户不满。那么，什么样的性能测试需求才是良好
你是否曾试图在毫无计划的情况下测试一款网页应用？这就好比蒙着眼睛搭建乐高城堡——虽然并非完全不可能，但你很可能会遗漏一些部件。这个项目记录了我手动软件测试的实践之旅：设计测试用例、记录缺陷，并将每个需求与真实证据相连接，而我的“练兵场”则是SauceLabs演示站点。👉你可以在GitHub上查看完整项目、所有模板以及测试用例。剧透一下：我甚至在结账流程中发现了一个真实存在的缺陷！图示展示了Q
近期，一个疑问在大众心头挥之不去，不仅萦绕于测试人员心间，更牵动着所有重视质量之人：“这些人工智能（AI）系统究竟由谁来测试？又是谁在确保它们按预期运行并造福人类？”随着AI模型不断进化，催生出智能代理、聊天机器人、智能助手、大型语言模型（LLM）等多元应用，这场变革的浪潮也悄然席卷至软件测试与质量保障领域。如今，我们目睹AI测试工具大显身手，它们能自动生成测试用例、执行测试任务、编写自动化脚本，
如果你曾听说过LLM红队演练，那么你可能已经遇到过几种著名的攻击方式：提示注入、数据投毒、拒绝服务（DoS）攻击等。然而，在利用LLM生成不良或有害输出方面，没有什么比LLM深度破解更强大的了。事实上，这项研究表明，像GPT-4这样的先进模型仅通过几次深度破解查询就被成功攻破。尽管如此，虽然LLM深度破解已成为广泛讨论的话题，但其定义在不同情境下可能有所差异，导致人们对其真正含义产生困惑。别担
LLMagent太烂了。我过去一周用了一个流行的Python框架构建了一个网络爬虫LLMagent，想从互联网上抓取一些潜在客户的信息。结果完全让人失望。那个agent运行缓慢、表现不稳定且问题百出（听起来耳熟吗？@OpenAI的同行们）。它不断进行不必要的函数调用，偶尔还会陷入毫无意义的无限推理循环中。最终，我放弃了它，转而用30分钟编写了一个简单的网页抓取脚本。别误会—我是LLMage
有大量的移动应用开发工具可供你用来创建自己心仪的应用程序。以下是一份精心挑选的移动应用工具列表，包含了相应的主要功能以及下载链接。推荐工具1)KobitonKobiton通过在真实设备上进行手动、自动和无代码测试，帮助企业加快移动应用程序的交付。Kobiton的人工智能增强的移动测试平台，可在一小时内完成持续测试和集成。该平台提供人工智能驱动的自动化，包括自修复脚本和无脚本测试工作流。它还支持更
在AI、云原生、区块链等技术狂潮下，软件系统复杂度指数级攀升。如何让测试不再成为研发流程的“短板”？如何用智能化手段应对千亿级数据校验？如何保障分布式架构下的系统稳定性？种种难题都围绕着软件测试人，时刻刺激他们的神经……直到《现代软件测试技术权威指南》出现。这是一本由20+顶尖专家历时多年打磨的实战宝典，系统覆盖从经典方法论到前沿技术的全场景测试方案，助力测试人成为质量保障领域的“破局者”！3大
作为QA工程师，我们将越来越多地接触到LLM和类似工具。这一新范式既令人着迷又令人担忧，因为目前缺乏关于何时以及如何测试这些工具的指导。本文旨在提供一些见解，或许能为新思路打开大门。让我们深入探讨LLM响应的语义测试。1.为何要自动测试LLM？像GPT、DeepSeek、Ngrok或LLaMA这样的语言模型会生成复杂响应（即对查询的回答），手动评估往往困难重重。虽然人工评估很有价值，但存在诸多
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