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
想象一下，JMeter内部有一位智能助手，能轻松帮您设计、优化和排查测试计划——这就是FeatherWand插件带来的体验，它将AI魔法融入性能测试，彻底改变您的工作方式。本文将深入解析它的独特功能、工作原理，以及为何它能成为性能测试工程师的得力助手。目录名称背后的故事FeatherWand的核心功能为何性能测试工程师需要它通过AI聊天界面进行头脑风暴一键添加测试元素生成Groovy代码片段实现自
对象池模式（ObjectPoolPattern）对象池模式是一种创建型设计模式，它维护一组预先初始化的对象——称为“池”——以供使用，而不是按需创建和销毁它们。它通过四个简单的步骤工作：初始化池：创建并加载对象到池中。查找合适的对象：根据特定条件选择一个可用的对象。获取对象：将该对象保留供独占使用。释放对象：在使用后将对象归还到池中。为什么使用对象池模式？主要优势是高效的资源管理和并行化协同，
“质量绝非偶然；它始终是智能努力的结果。”—约翰·拉斯金注：在开始之前，我想说明一下，我将在本文中使用人工智能（AI）的简写版本。如今，您无法在LinkedIn或Reddit上滚动，或打开一份技术通讯，而不看到另一篇关于人工智能的头条新闻。尽管媒体的炒作列车全速前进，但事实是，人工智能正在成为帮助我们更聪明、而不是更努力工作的强大工具。在我之前探索三种质量叙事的基础上，我现在看到了一种由人工智
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