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
给初创公司CTO和VPE的一些智慧箴言作者注：这是对我之前那篇《你真的需要聘请QA或组建QA团队吗？》一文的后续。在那篇文章中，我总结说，到了某个时候，你可能需要聘请你的第一位测试工程师并开始组建质量团队。本文讨论了你应该何时考虑这一点，以及我认为较好的方法是什么，以及为什么。首先，你甚至需要QA或测试团队吗？工程师主导型公司与产品/业务主导型公司我在Plato的Elevate2024会议上参
介绍在我们系列文章的第一部分中，我们通过构建一个具有强大测试能力的SpringBootRESTAPI，为我们的测试自动化流程奠定了坚实的基础。我们实现了/hello端点，并通过/health和/info端点启用了执行器支持的健康监测。我们使用maven-checkstyle-plugin和Google的风格指南进行了静态代码分析，为我们的控制器编写了单元测试，使用Docker容器化了我们的应用
介绍在上一篇文章中，我们介绍了使用CI/CD的测试自动化流程的概念。现在，让我们开始创建我们应用的基础：一个SpringBootRESTAPI。虽然任何后端技术都可以满足我们的需求，但SpringBoot提供了一个强大且文档齐全的框架，非常适合演示最佳实践。在本教程结束时，你将拥有：一个带有简单“HelloWorld”端点的运行中的SpringBootRESTAPI单元和API测试以确保质量使
第一部分：引言在当今瞬息万变的网络世界中，应用程序不仅要能运行，还需要在所有设备和浏览器上呈现出正确的外观。这就是可视化测试的用武之地。虽然功能测试可以检查应用程序是否正常工作，但可视化测试通过比较截图来捕捉设计或布局中的任何不希望出现的变化。Playwright是微软推出的一款强大的端到端测试工具，它内置了对可视化比较的支持。通过简单的命令（如awaitexpect(page).toHave
初创公司CTO或VPE面临的必然问题作者注：这篇文章于2025年1月发布，但在同年3月，我意识到遗漏了合成监控的部分，因此在此进行了补充。你是如何走到这一步的你努力工作，带领公司的技术团队和产品度过了MVP阶段。你的客户群正在增长，你开始看到一些bug出现，其中一些导致了严重的客户投诉。不断增加的bug数量以及由于关键bug而不得不回滚发布，让产品和业务感到沮丧，也让开发团队感到疲惫。你希望能
热门文章