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哈哈,这个话题带点江湖气息:开发有时觉得“自己写代码是造房子”,而测试“就是来找茬的”,于是容易说出“测试没技术含量”这种欠扁的话。你这段论述已经非常有水平,我...
这是个常见又有点“焦虑味”的问题,但答案并不是一个冷冰冰的 “会/不会”。更贴切的表述是:AI 会改变软件测试人员的工作内容,而不是完全取代他们。
故障注入(Fault Injection)是软件测试中一种主动制造异常、模拟故障的测试技术,目的是验证系统在面对错误、异常、资源短缺或外部依赖失效时,是否具备韧...
在敏捷开发环境中,测试不再是阶段性的“质量闸门”,而是贯穿整个交付周期的持续质量赋能活动。因此,传统的“缺陷数”“用例通过率”等指标已无法真实反映敏捷团队的质量...
✅ 完全正确 —— 软件测试,绝不能只盯着“功能是否实现”,更要关注“用户是否用得爽”。
优秀的测试工程师,不是只会点点页面、跑跑脚本的执行者,而是质量风险的侦察兵、预警员和拦截者。测试的价值,不在于发现多少Bug,而在于提前识别、评估并化解那些可能...
在持续集成(CI)环境中,自动化测试频繁误报(False Positive) 是一个非常普遍且极具破坏性的问题 —— 它不仅浪费团队时间、降低对自动化测试的信任...
将测试工作与业务目标对齐,是确保软件质量与业务价值最大化的关键。测试团队需从“发现问题”转向“保障业务成功”,通过量化测试价值、优化资源分配、与业务部门协同,确...
基于 CrewAI 框架 实现智能体协作自动生成测试用例,可以通过多智能体(Agent)分工协作,结合自然语言处理(NLP)和代码生成能力,将业务需求、功能描述...
在软件开发生命周期中,测试早已不仅仅是发现缺陷的过程,更是保障业务目标、传递价值与优化组织效能的重要一环。作为测试管理者,我们不仅要“保质量”,更要从战略高度思...
在现代企业中,测试团队常被误解为“成本中心”、“交付瓶颈”或“问题制造者”。要打破这一认知,必须将测试活动翻译成管理层听得懂的商业语言——ROI、风险规避、收入...
作为测试经理,你的核心使命不是“找更多Bug”,而是构建一套可持续、可度量、可进化的质量保障体系,让质量成为产品基因,而非事后补救。以下是经过验证的实战框架:
访问 http://localhost:8000/v1/chat/completions,可用 curl 或任何 OpenAI SDK 调用。
在技术团队中,尤其是测试这种常被误解、易被边缘化的职能,管理者若不能赢得团队发自内心的认同,再完美的策略也难以落地,再先进的工具也无人善用。
“精准测试”是近年来在软件测试领域兴起的一种高效率、高覆盖率、智能化的测试方法,其核心目标是通过数据驱动和智能分析,精准定位测试范围、优化测试用例、减少冗余测试...
软件性能测试是保障系统在高并发、大数据量、长时间运行等条件下仍能稳定、高效提供服务的关键环节。它不仅关注“是否跑得动”,更关注“跑得多快、多稳、多省”。
场景拓展:“从‘单一场景’到‘全终端 + 全流程’”,是当前企业测试体系现代化、智能化转型的核心路径。这不仅是测试范围的扩展,更是测试价值从“质量守门员”向“业...
AI生成测试用例时的“幻觉”问题(也称为“hallucination”)是指AI模型可能生成不准确、虚构或与实际需求不符的测试用例,例如创建不存在的功能场景、错...
“从‘独立工具’到‘跨系统协同’”,标志着测试体系从“孤岛式执行”迈向“生态化协同”的质变阶段。这不仅是工具集成,更是组织流程、数据流与价值流的深度打通,目标是...
能力深化:“从‘规则化自愈’到‘智能化决策’”,是测试体系迈向“质量自治”的关键跃迁。这不仅是技术工具的升级,更是测试范式从“人工驱动 + 规则响应”向“数据驱...
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