登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
AI Agent 测试不应只围绕“回答是否准确”展开。更完整的测试体系,需要覆盖目标理解、任务拆解、工具调用、权限边界、异常恢复、结果一致性和生产监控。当 AI Agent 开始进入企业工作流,它就不只是一个 AI 功能,而是一个会参与业务执行的软件系统。质量保障也必须从单点验收,升级为链路化、持续化的工程能力。
在过去的几年里,大语言模型(LLM)和AI Agent的概念席卷了整个技术圈。答案正在变得清晰——能。而连接AI与数字世界的桥梁,就是。试想这样一个场景:你告诉AI——“帮我查一下明天北京到上海的机票,比价后选最便宜的,然后填好我的个人信息预订”。传统爬虫做不到,因为页面是动态渲染的;API接口拿不到,因为航司不开放;但一个会“操作浏览器”的Agent可以。它像人一样打开网页、点击日期、选择航班、
在网络安全攻防对抗中,正逐步成为红队成员和安全研究人员的核心利器。传统工具如Nmap、Burp Suite虽强大,但缺乏灵活定制能力;而手动操作效率低且易出错。本文将基于构建一个轻量级但功能完整的渗透测试工具链(PT-ToolKit),涵盖端口扫描、服务识别、漏洞探测与自动利用等关键环节。✅ 本方案适用于内网渗透、Web应用测试、CTF场景等多种实战需求🧠 核心思想:模块化设计 + 可扩展架构
这些资料,对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!凡事要趁早,特别是技术行业,一定要提升技术功底。
在 Web UI 自动化测试中,“偶发性失败”是最头疼的问题:元素突然找不到?按钮点击无反应?
1.1 Selenium是一款主要用于Web应用程序自动化测试的工具集合。Selenium测试直接运行在浏览器中,本质是通过驱动浏览器,模拟浏览器的操作,比如跳转、输入、点击、下拉等,来拿到网页渲染之后的结果,可支持多种浏览器如,chorme,FireFox,IE等。业界通用的测试框架,不仅是web测试的标准,同时在移动测试领域也是底层的核心驱动框架;1.3 Python是动态语言;
API(Application Programming Interface,应用程序接口)是一些预先定义的接口(如函数、HTTP接口),或指软件系统不同组成部分衔接的约定。用来提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问的一组例程,而又无需访问源码,或理解内部工作机制的细节。有点绕口,但我们看下定义里面这些关键字:预先定义的接口 (如函数、HTTP接口)、基于软件或硬件得以访问、无需访问源码、无
第二种,外层数据类型不可变,如果内部数据是可变数据类型,外部和内部都会新开辟地址空间存放。如果内部数据类型不可变,外部和内部都是对地址的引用。
这些资料,对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!凡事要趁早,特别是技术行业,一定要提升技术功底。以上这篇python利用Excel读取和存储测试数据完成接口自动化教程就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。do_excel2.py完成对excel中用例的读、写、统计。免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快
Agent Skill 评测工具 skill-up:确保智能体稳定运行的关键 阿里开源的 skill-up 项目为 Agent Skill 提供了一套完整的评测与演进工具,解决了智能体开发中的关键质量痛点。 核心价值 skill-up 通过声明式用例实现: 回归测试 - 确保 Skill 修改后不会退化 跨引擎验证 - 保证同一 Skill 在不同 Agent 平台表现一致 标准化评测 - 统一分
1、到官方文档去了下requests.get()方法的定义,如下:2、点击右上角的【source】,看一下它的源码如下:看到最后一行return,get方法最后是通过调用 requests.request 方法实现的,其实在其它的请求方法如post,put,head,delete等方法都是调用的request方法,然后把请求方法的类型传递给request方法第一个参数。3、HTTP协议是一个基于请
接口自动化测试第1课:Python需要掌握到什么程度?
如果有企业级站点,应用程序或附近的站点,并且需要处理大量的请求,尤其是第三方或很多第三方(包括位于不同域的API),则 token显然更适合。那项目列表接口又如何携带token呢,token直接加在请求头,这样就可以了么,当然不是,我们还需要在token前加上前缀,前缀由后端设置,见过最多的前缀是:Bearer,不清楚的参照接口文档。1.当用户首次登录成功之后, 服务器端就会生成一个 token
这正是RunnerAgent能从海量数据中“淘金”,生成精准、可靠、可落地的测试方案的核心原因——它不仅是AI测试工具,更是懂业务、懂风险、懂数据的“智能测试合伙人”。只有通过严格的需求治理、用例治理和缺陷治理,才能为RAG系统构建一个可信的知识底座,让AI测试的“大脑”真正运转起来。但随着迭代累积,用例库中充斥着过期、重复、冗余的数据——这些“数据垃圾”会严重干扰向量检索的信噪比,导致AI召回过
这是一个很现实的 beta 细节:如果 Eve 当前还没有拿到某个 Gateway 模型的上下文窗口元数据,构建时可能会提示无法编译 compaction 配置。Eve 的设计是:一个目录就是一个 Agent 的 authored surface。模型配置、系统提示词、工具、技能、子 Agent、渠道、定时任务,都会逐步放在这个目录下面。这不是给 Agent 降能力,而是让它知道当前阶段的边界:它
这些资料,对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!今天小编就为大家分享一篇python+selenium定位到元素,无法点击的解决方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。但是这个按钮在页面顶格显示,这个页面有导航栏,要点击的按钮被固定的导航栏挡住了。发现用Enter代替click后,如果不是下拉加载的页面的话,不用下拉滚
关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「」, 领取人工智能测试开发技术合集以前问的是“Selenium怎么定位元素”,后来问“接口自动化框架怎么设计”。那一刻,空气突然安静。这不是段子,这是2026年测试工程师面试的真实切片。当你还在用AI生成脚本的时候,大厂已经在考察你了。
此外,我们还统计了不同方法中大模型的 Token 消耗数,对比两者的成本。仅需输入自然语言形式的测试需求,AUITestAgent 通过多个智能代理(Agent)的合作,自动化的进行从交互到检查的全链路测试过程,包括:自动与终端应用进行交互,然后执行对交互过程的检查,最后输出对应的测试结果。同时,为了评估 AUITestAgent 在不同交互指令下的执行效果,我们根据完成交互指令所需的交互步数和交
Selenium是一个基于浏览器的自动化测试工具,它提供了一种跨平台、跨浏览器的端到端的web自动化解决方案。Selenium主要包括三部分:Selenium IDE、Selenium WebDriver 和Selenium Grid。1.Selenium IDE:Firefox的一个扩展,它可以进行录制回放,并把录制的操作以多种语言(例如java、python等)的形式导出成测试用例。2.Sel
功能测试不建议做自动化接口测试性价比最高接口测试可以做自动化后面所谈到的 测试自动化 也将围绕着 接口自动化 来介绍。本系列选择的测试语言是 python脚本语言。由于其官方文档已经对原理有了比较清楚的解释,本文就不做一些多余的翻译工作了。偏向于实战部分,而且为了偏向实战,也会结合 IDE 工具和项目组织来进行讲解。1.脚本语言,开发和迭代的效率极高2.第三方的扩展库极多,有很我现成的工具可以使用
是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有字节大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。Python的requests库,支持python2和python3,用于发送http /https请求。选择对应的python下的requests语言(兼容python2和python3)2、安装requests:pip installrequests。3、导出脚本
本文详细介绍了Playwright与Python在现代网页自动化测试中的应用,对比了Playwright与Selenium的技术优势,包括跨浏览器支持、执行速度和内置录制功能等。通过实战案例和代码示例,帮助开发者快速掌握Playwright的核心API和高级技巧,提升测试效率和可靠性。
摘要 本文介绍了使用Selenium进行Web自动化测试时选择元素的几种基本方法: 根据class属性选择元素:通过find_elements(By.CLASS_NAME)选择所有匹配class的元素,返回列表;find_element()只返回第一个匹配元素。元素可以有多个class,用空格分隔。 根据tag名选择元素:使用find_elements(By.TAG_NAME)选择指定标签名的所有
通过本教程搭建的自动化测试框架,无论是选择Python还是Java,都能够为软件项目提供专业级的测试保障,帮助团队提升测试效率40%以上,达到89%的测试覆盖率目标。通过上述方案,无论是Python还是Java自动化测试框架,都能实现统一、安全、高效的测试环境配置管理,为自动化测试的稳定运行提供坚实基础。| BROWSER_TYPE | browser.type | automation.brow
研究表明,GPT-4在漏洞利用任务中成功率高达87%,而单次攻击成本仅约8.8美元,凸显其在实战中的高性价比。例如,输入“利用CVE-2023-XXXX漏洞攻击目标系统”,GPT-4自动检索漏洞库、设计攻击路径并执行双花攻击(double-spend attack),全程仅需91行代码控制。:采用“专家中心”(CoE)架构,将任务分阶段处理(如研判→语言→输出),避免单一模型处理全流程,减少注入风
AI驱动边界测试革新金融质量保障体系 摘要:GPT-4在金融系统测试领域实现突破性应用,通过语义解析、动态生成和反馈闭环三大机制,显著提升边界测试效率。实证数据显示,AI生成用例使缺陷发现率提升47%(人工62%→AI91%),功能验证周期缩短40%。ISTQB2025年将AI测试纳入认证体系,标志行业标准化进程加速。金融典型场景如支付金额校验、利率计算等,通过专业Prompt模板可实现精准用例生
随着大模型技术加速落地,模型托管平台已成为开发者不可或缺的基础设施。本文梳理了2025年国内主流的四大大模型托管平台,从核心优势、适用场景到选型建议,为你提供一份实用的选型指南。