快速概览我们如今都深知软件测试的重要性，可若我说软件测试曾经惨遭冷落，你又会作何反应呢？那时测试不过是为了测试而测试罢了。所幸在当下，这般境遇已不复存在。新技术与方法不断涌现，对软件产品的整体开发起到了前所未有的关键作用。事实上，新兴趋势不断涌现，正在以前所未有的方式重新定义软件测试，这些我们将在后续博文中深入探讨。数字世界瞬息万变，潮流更迭不息。当下大多流行趋势都以高度的灵活性和敏捷性为驱动
在《进阶API自动化测试技术—第1部分》中，我们探讨了API测试的高级策略，重点关注使自动化测试更高效和可靠的技巧。在本文中，我们将继续深入探索更多高级方法，包括能够帮助您进一步改进测试流程的最佳实践。本文将提供更深入的见解，以提升您的自动化技能，并将您的API测试推向新的高度。API链式调用和组合测试API链式调用和组合测试是高级API测试中的强大技术，能够执行依赖请求并验证复杂的工作流程。
API测试策略是QA团队使用的一种经过周密规划的方法，旨在确保API按预期工作并交付所需的结果。它涉及创建测试用例、设定清晰的准入和退出标准、设计测试场景、识别必要的测试数据以及有效地执行测试。API测试的主要目标是在API发布到生产环境之前发现其中的任何缺陷或漏洞。这包括独立测试每个API端点、验证不同类型的数据输入（包括边界情况和负面场景）、检查XML和JSON响应的正确性、验证错误消息，
测试自动化中的设计模式我们可能都听说过设计模式，有些可能用过，有些至少听说过。我想分享一些关于在测试自动化框架中使用设计模式的知识，这将帮助你设计一个出色的、可扩展且易于维护的框架。让我们以Playwright为例，这是目前市场上流行的工具，来理解这些概念。为了便于理解，我将每个模式分为四个部分，以便你可以轻松地将其应用到日常工作中。单例模式现实生活中的例子想象一下你家里有一个净水器。与其在不
这对于那些目睹行业从一个极端摆向另一个极端的人来说，是历经艰难才换来的教训。所以，泡杯咖啡（或者来点更提神的东西），我们一起来回顾塑造现代测试的六大变革，以及为何尽管有诸多炒作，最好的QA（质量保证人员）从来都不仅仅是“错误猎手”。第一阶段：黑暗时代，测试人员点击按钮且孤立工作想象一下：那是20世纪90年代末，一名测试人员坐在昏暗的隔间里，双手紧握一份300页的打印需求文档，把它当作圣旨。他们
讲个真实的故事：就在上周，我在处理一个延迟的货物运输时，花了不少时间与我的专属客服代表Johnny发消息。Johnny人很好，他礼貌且反应迅速，以至于有时我都不好意思已读不回。但随着对话的深入，他不断重复着同样的问题，那些千篇一律的建议毫无帮助。嗯，我暗自思忖，也许这根本不是Johnny本人。我虽不是侦探，但很明显Johnny实际上是个LLM聊天机器人。尽管我很欣赏Johnny的态度，但他总是
手动评测LLM系统既繁琐又耗时，令人沮丧。如果你曾不得不循环遍历一组提示来逐一检查对应的LLM输出，那么你会很高兴了解到，本文将教你关于LLM评测的一切必要知识，以确保你和你的LLM应用的长久发展。LLM评测指的是确保LLM输出符合人类期望的过程，这些期望可能涉及伦理和安全考量，也可能包括更实际的准则，如LLM输出的正确性和相关性。从工程角度看，这些LLM输出常以单元测试用例的形式出现，而评测
就在前几天，我还在尝试基于对话的LLM越狱，多次成功破解了GPT-4和GPT-4o，引发了一系列混乱而幽默的回应。但当你的系统被黑、数据泄露，并面临难以想象的法律和财务后果时，这些乐趣和游戏就戛然而止了。随着LLMs的发展，尤其是能够访问和管理数据的代理式RAG系统，我们必须确保其安全性，以防出现任何破坏性后果。在本文中，我将向你介绍LLM安全的支柱、涉及的不同风险与漏洞，以及保护这些模型及你
如今，你可能已经在社交动态中见识过不少令人惊叹的AI生成图像，心里想着：“人们是怎么创作出这些惊艳画面的？”于是你满怀期待地登录Midjourney，准备大展身手，却发现产出效果与预期相去甚远。不甘心的你再次尝试，结果依然令人失望。这场景是否似曾相识？要想生成理想的作品，你必须掌握如何正确地向Midjourney的LLM输入提示词。说实话，为了给Confident每周的博客文章制作封面图（比如
ChatGPT：领先的代码生成工具凭借近乎全知的GPT-4模型，ChatGPT在过去一年中人气飙升。它能够针对未曾见过的上下文生成连贯且富有诗意的回答，这一能力推动了其他基础大型语言模型（LLM）的发展，例如Anthropic的Claude、谷歌的Bard和Meta的开源LLaMA模型。由此，机器学习工程师得以围绕专有数据构建基于检索的LLM应用，其效率远超以往。然而，此类应用仍面临三大挑战：
热门文章