我从事QA手动测试和自动化测试已经两年了。我的工作主要是手动测试，而自动化测试则是在业余时间完成的。我个人非常喜欢编码和自动化测试，但大部分任务仍然是手动测试。正如您可能知道的，同时处理手动测试和自动化测试的工作量非常大。因此，我现在处于这样一种状态：我热爱编写自动化测试代码，但却总是匆忙完成任务。当自动化脚本完成后，开发仍在继续，几个月过去了……当我试图再次运行这些脚本时，通常会因为用户界面
Java新特性在测试自动化框架中的应用Java持续发展，不断推出的新特性可以显著增强您的测试自动化框架。以下是最有影响力的近期新增功能，您可以利用它们来优化您的测试项目。字符串模板（Java21预览版，Java24）Java21和24中的字符串模板显著改进了我们在测试自动化代码中创建动态字符串的方式。在Java中，我们传统上使用字符串拼接或String.format()来创建包含变量内容的字
什么是AI智能体？当AI不再仅仅是回答你的问题，而是能够主动采取行动并自主行事时，会发生什么呢？AI智能体正在改变在无需人工干预情况下人工智能所能做到的事情。但究竟什么是AI智能体呢？当与ChatGPT或其他聊天机器人互动时，提出问题，它会给出回应。然而，AI智能体更进一步，能够自主地采取行动、做出决策，或者与外部系统进行交互。AI智能体是一种能够自主工作以实现特定目标的系统。2023年在柏林举行
这是本系列的最后一篇文章。我将展示一个示例，用以说明：如何将UI-Tars的系统2推理与本地搭建的RAG（基于Ollama和LangChain）结合，从而创建一个能够理解用户高级指令，并基于每个阶段的浏览器截图实现自动化执行的系统。验证UI-Tars和本地RAG结合后系统2推理的能力。端到端演示本次演示以Miro为例，展示处理非B2C且复杂系统的能力。AI智能体根据用户的单条指令执行任务：“创建一
各位质量爱好者大家好。今天的文章并非技术类的。有时候，泛泛地聊聊流程和质量也是一件不错的事情。今天，我想和大家分享一些关于质量关卡的想法。你听过这个词多少次呢？一次都没听过？听过一次？还是每天都能听到呢？无论你是否听过这个词，我相信你在过去都曾运用过它。也许你知道自己用过，也许不知道，但我觉得在你当前的项目中，是可以运用质量关卡的。本文的目的仅仅是把我们已有的知识梳理整合一下，其中也包括我所掌
直到最近，关于人工智能（AI）在软件测试中的讨论陷入了两极分化的局面。一方面，狂热者们坚信人工智能即将在一夜之间彻底革新QA领域，实现所有测试的自动化，精准预测所有缺陷，并最终取代人工测试。另一方面，持怀疑态度的人则认为人工智能不过是又一个被过度炒作的潮流趋势，会分散对真正测试技术的关注。现实往往介于两者之间。人工智能并非质量保证的万能灵药，也不是什么噱头。它是一种工具，而且和其他任何工具一样
先阅读第一部分有助于理解后续数据的背景信息。这是一系列的文档内容。在第一部分中，我们大致了解了UI-Tars大语言模型是什么以及Midscene是如何对其进行统筹安排的。在本文中，我主要想通过使用Midscene，更深入地比较UI-Tars和GPT-4o在人工智能驱动的自动化测试方面的表现，找出它们之间的差异以及优缺点。自2025年2月起，Midscene默认支持GPT-4o、通义千问2.5VL（
本文探讨如何将大语言模型(LLMs)与传统自动化工具(Python/Selenium)结合，通过自愈测试机制提升测试可靠性。本文包含以下几个部分：什么是自愈测试硬件配置软件配置验证本地大语言模型API测试系统集成局限性未来前景什么是自愈测试自动化测试的可靠性是避免误报的关键。可靠的测试能够增强人们对测试结果的信任，并使自动化测试更深入地融入到流程中。通过解决测试执行过程中出现的关键问题，可以提高
人工智能正在给软件测试带来革命性的变化。它可以自动化执行重复性任务，发现其中的模式，并加快工作流程。但它并非魔法，需要仔细的监督。如果缺乏监督，软件质量就会受到影响。测试人员必须清楚何时可以信任人工智能，以及何时需要亲自介入。这就是人工智能运用象限模型的用武之地。这些象限根据两个关键因素对测试活动进行了分类：可能性：人工智能利用公开数据生成准确结果的能力有多强。影响力：测试结果对于软件测试和日常工
大家可能知道，我是新兴技术的大力倡导者，而且我喜欢尝试新事物。同时，我也有点懒，我希望尽可能高效地利用时间并提高生产力😂也许还因为我目睹了父亲的生意因未能跟上新技术的步伐而倒闭。我的父母都是COBOL语言开发者。后来，我母亲不得不成为一名科技教师，而我父亲在开办了自己的软件开发和教育业务后，也不得不将其关闭。在我的家乡桑托斯（Santos），我的父母是最早使用个人电脑并拥有个人电脑的一批人。
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