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面向AI应用的测试思考
然而，由于AI是一种新的编程范式，无论在学术界还是工业界，对于AI测试的研究和实践尚处于起步阶段。” AI引导了新一轮的产业变革，随着AI在各行各业的应用日益广泛，对AI应用测试的需求也与日俱增。 由此可见，对于AI应用的质量保障显得愈发重要。 1 AI测试面临挑战 关于AI应用（系统）的组成，通常是由软件工程和机器学习模型结合。 现实世界中的ML应用程序/系统只有一小部分由ML代码组成，其他大部分都是由复杂的架构工程构成。对于AI产品业务的测试，可以从两个方面着手，数据验证测试和AI应用测试。 2 AI测试的主要策略 基于数据验证的测试：验证数据集，消除数据偏差。 数据是基于AI应用程序的新代码，需要对输入数据的变更进行测试，以使其平稳运行。 基于AI / ML应用程序的测试。 关于AI应用测试，可以总结概括4个关键要点，算法、数据质量、业务场景、分层专项。 ?
2K51发布于 2020-09-08 - 来自专栏测试人的日常
软件测试下的AI之路（2）
在这个快速演进的时代中，软件测试领域也受到了不小的冲击。虽然在当下，传统的软测技术仍然是绝对的主力，但是身为IT行业中的一员，近几年AI的全新业务体验与其超强的算力所带来的震撼感受也应该远超其他行业。 所以为了跟上时代的步伐，作为软测的大家是不是也应该考虑如何让AI辅助我们更加完整高效的完成日常的各类质量保障工作呢？ 我们接着上次没有说完的话题，接下来，我们将介绍mabl中的一些核心业务玩法，组合这些功能模块将可以最大限度的将mabl平台融入我们的日常自动化测试业务中去。 2. ，至于所在的应用环境也是在创建应用的一起创建的； STAGE: 这一步就是选择测试计划中的测试用例了，这里的名称被称之为步骤，大家可以理解为计划就是一个测试用例集，就像我们在做回归测试的时候，一般都会将 ，因为mabl平台中的默认等待是智能等待，一般mabl在云上进行自动化UI测试的过程中因为要操作大量的交互元素，所以默认的智能等待能够通过跟踪应用程序预期计时的历史数据来实现此目的。
1.1K20编辑于 2023-10-18 - 来自专栏FunTester
AI 驱动的应用，传统测试正在失效
最近两年，测试圈子里弥漫着焦虑情绪：业务团队快速推进 AI 技术落地，智能客服、AI 助手等功能已成为 Web 应用标配；而测试工程师却越来越心虚，明明编写了大量用例并执行回归测试，但内心始终不安。 这就是传统软件测试的底层逻辑——不管你是写功能测试、接口测试，还是搞自动化测试，背后都默认了几个看似理所当然的前提： • 相同输入，相同环境，必然相同输出 —— 这就像数学公式，2+2 永远等于 4，不会今天等于 ，因为上周能跑通的这周也应该能跑通 • 把 CI 结果当作上线门禁，因为红灯亮起就是有问题需要解决 AI 应用天生不吃这套 好，现在问题来了：AI 驱动的 Web 应用，还满足我们刚才说的那些确定性前提吗 AI 系统就像个叛逆的艺术家，完全不按传统软件的套路出牌。 AI 系统不是规则引擎，而是概率模型 想象一下，传统软件就像个严格的数学老师，1+1 永远等于 2，规则就是规则，绝不妥协。 AI 驱动的 Web 应用，已经不再是我们传统测试方法所设想的那类系统。
27510编辑于 2026-06-17 - 来自专栏Go语言学习专栏
2 - AI 应用开发 - AI 超级智能体项目教程
[如果回答仍然不够具体] 进一步改进: 详细分析AI在医学影像诊断领域的具体应用，包括: 1. 现有的2-3个成功商业化AI诊断系统及其准确率 2. 这些系统如何辅助放射科医生工作 3. 未来3-5年可能的技术发展方向 2、边界测试 通过极限情况测试模型的能力边界，找出优化空间。 没有正确处理文件不存在的情况 2. 数据处理逻辑中存在边界条件错误 3. 代码注释不够详细 请重新生成代码，特别注意: 1. 添加完整的异常处理 2. 测试并确保所有边界条件 3. 比如我们来开发一个 AI 训练营面试助手应用，帮助用户解决面试当中遇到不会回答的问题，根据知识库进行模拟面试 2、怎么细化需求？ 在正式开发前，建议先通过 AI 大模型应用平台对提示词进行测试和调优，观察效果： 2、多轮对话实现 要实现具有 “记忆力” 的 AI 应用，让 AI 能够记住用户之前的对话内容并保持上下文连贯性，我们可以使用
93211编辑于 2026-03-17 - 来自专栏Python自动化测试
python接口测试之urllib2的应用(十五)
在接口测试中或者说在网络爬虫中，urllib2库是必须要掌握的一个库，当然还有优秀的requests库，今天重点来说urllib2库在接口测试中的应用。 如果想详细的了解urllib2库，建议到官方查看，官方地址：https://docs.python.org/2/library/urllib2.html。 '响应内容:', r.read() 调用如上的函数后，见执行的结果： http的状态码: 200 响应内容: {"status":true,"homeUrl":"\/xian"} 在接口的测试中 /usr/bin/env python # -*-coding:utf-8-*- import urllib2 import urllib def login(): '''通过一个接口来测试请求头 /usr/bin/env python # -*-coding:utf-8-*- import urllib2 import urllib def login(): '''通过一个接口来测试请求头
1.2K30发布于 2018-10-25 - 来自专栏Selenium自动化测试实战
基于Docker+Selenium Grid的测试技术应用（2）
是不是可以通过使用Docker+Selenium Grid就能够完成基于不同浏览器的兼容性测试呢？是的，这确实是个好主意。但是，如果让Selenium测试脚本在不同浏览器中运行，又需要做些什么呢？ 这里我们应用的是“DesiredCapabilities.CHROME”，您可以查看其对应源代码如下所示。 在运行脚本前，需保证创建并启动Hub和Node节点容器（注：这里笔者应用的为非Debug版本Node镜像），如图1-245所示。 如图1-247和图1-248所示，在本次兼容性测试中大家可以看到这2个浏览器都执行了相同的Bing搜索业务，它们的页面展示、布局、内容基本是相同的，但是却存在2个小的问题，就是在Chrome浏览器中搜索到的结果为 理论上来讲这是2个严重级别较低的小Bug，但笔者建议针对这两个小的差异，需要和产品、研发的同学再确认一下，产品、测试、研发应统一、明确需求，明确后再修改需求或代码，使两者保持一致。
40410编辑于 2025-07-02 - 来自专栏LYH测试专栏
测试2
第三个是路侧停车的感知 有两个方面的应用，一个是路侧违法停车的感知和抓拍，不再需要摄像机去轮询检测，大大提高了摄像机的使用寿命。
42230发布于 2019-07-29 - 来自专栏go 学习
测试2
func GetAllFiles(dirPth string) (files []string, err error) {
38660发布于 2020-09-30 - 来自专栏玉树芝兰
人工智能绘图应用 DALLE 2 开始公开测试了
前些日子，我给你介绍了 OpenAI DALLE 2 人工智能在线绘图应用。当时提到，我为了这个内测资格，等了 100 来天。很多小伙伴儿于是望而却步，觉得自己可没有那么好的耐心。 今天一早，我看到了 OpenAI 的新邮件，宣布了一个大消息 ——DALLE 2 开始 Open Beta 公开测试了。 这就意味着，要有更多的测试用户被纳入进来。而且排队等候时间会大幅缩减。 如果不收钱光提供用户免费使用，测试规模不可能大，否则往街上哗哗撒钱，谁也撑不住。 除了开放测试和限制绘图数量之外，邮件中的另一个消息更加激动人心——所有你画出来的图像，都可以买卖了。 虽然是开放测试，也依然需要排队。这是链接，抓紧加入队列吧。 延伸阅读 AI 帮我找卡片挺好，但能不能帮我创作出新的相关卡片啊？ 如何更高效用 Roam？
1.9K70编辑于 2023-01-18 - 来自专栏啄木鸟软件测试
提示词测试：AI应用的性能优化新维度
引言：当大模型成为基础设施，提示词就是新API 在AI原生应用爆发式增长的今天，越来越多团队发现：模型能力已非瓶颈，真正制约系统响应速度、成本效率与用户体验的，是那短短几十到几百字符的提示词（Prompt 而对它的系统性测试与优化，已构成AI工程化落地中不可忽视的性能优化新维度。 一、为什么提示词需要性能测试？ 传统认知中，提示词属于‘逻辑层’，性能问题归于模型推理或后端服务。 【锚定缓存】用占位符替代动态值：将‘用户ID: {{uid}}’改为‘用户ID: [UID]’，并在预处理层统一注入，保障KV Cache复用 2. 【压缩上下文】用‘摘要+关键事实编号’替代原文粘贴，某医疗问答系统将病历文本压缩为‘主诉：胸痛2h（#1）；既往史：高血压（#2）’，token减少64% 4. 、压力测试和灰度发布的代码，标志着AI应用开发正从‘实验范式’迈向‘工程范式’。
46510编辑于 2026-05-08 - 来自专栏叨叨软件测试
性能测试--2、有效应用程序性能测试的基本原则
在应用程序的生命周期中，应尽早建立性能测试意识。 确保应用一切就绪 需要考虑的问题： 应用程序部署后需要支持多少最终用户？6个月后？1年后？3年后呢？ 这些用户分布在哪里？ 验证等； 应用程序技术的中间件可能无法录制； 使用功能测试工具从表现层产生负载； 使用某种瘦客户端的部署形式，以使性能测试工具能够录制； 从应用层角度去衡量性能（通常性能测试是从中间层发起的，客户端没有进行性能测试选择测试工具时 确保在性能测试过程中应用程序足够稳定，系统稳定性是对于应用程序能够正确提供服务的信心，性能测试之前，代码的质量对于性能的好坏是至关重要的。 、DB2、MySQL、Sybase、Informix等； 主机层：Strobe（Compuware）、Candle（IBM）。 参考文档 《应用程序性能测试的艺术》
1.3K10发布于 2020-04-14 - 来自专栏Python
测试 Flask 应用
没有测试过的应用将会使得提高现有代码质量很困难，二不测试应用程序的开发者，会显得特别多疑。如果一个应用拥有自动化测试，那么您就可以安全的修改然后立刻知道是否有错误。 Flask 提供了一种方法用于测试您的应用，那就是将 Werkzeug 测试 Client 暴露出来，并且为您操作这些内容的本地上下文变量。然后您就可以将自己最喜欢的测试解决方案应用于其上了。 这个测试客户端将会给我们一个通向应用的简单接口，我们可以激发对向应用发送请求的测试，并且此客户端也会帮我们记录 Cookie 的动态。 第一个测试 是进行第一个应用功能的测试的时候了。让我们检查当我们访问根路径(/)时应用程序是否正确地返回了了“No entries here so far” 字样。 如果您希望测试应用在不同配置的情况下的表现，这里似乎没有一个很好的方法，考虑使用应用的工厂函数(参考 应用程序的工厂函数) 注意，尽管你在使用一个测试用的请求环境，函数 before_request()
1.1K00发布于 2018-07-31 - 来自专栏Golang语言社区
LollipopGolibrarylollipopcommon 测试2
/* Golang语言社区(www.Golang.Ltd) 作者：cserli 时间：2018年3月2日 */ package main import ( "LollipopGo/library Lcommon.Assign("template/index.html").Execute(w, info) return } Golang语言社区 开源轻量级web应用框架
85760发布于 2018-03-05 - 来自专栏自学测试之道
接口测试2
接着上篇，这次引用python自带的测试框架去优化代码，下面我们开始 一、引用unittest测试框架（单一测试用例） 代码示例 #! = '裤子女夏' - 裤子男夏季 + 裤子女夏 ---------------------------------------------------------------------- Ran 2 为程序运行的总入口（其中文件夹下的__init__文件是格式自带，默认不做任何修改即可） 2、config.py配置文件： #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @File Name: interface_post_test2.py # @Time : 2019/8 ===================================================== FAIL: test_login (testcase.interface_post_test2.
83620发布于 2019-09-29 - 来自专栏搜狗测试
PyUnit+uiautomator2实现应用自动化回归测试实践
【一、前言】 上篇文章中，小编对Python-UiAutomator2使用、环境搭建、应用及操作进行了介绍，基于PyUnit+uiautomator2+HTMLTestRunner，本篇将介绍在项目中实现冒烟级别用例 支持自动化测试； (2). 让所有的测试脚本共享开启(setup)和关闭(shut down)的代码； (3). 测试装置（TestFixture）为一个或者多个测试用例做一些准备工作，例如：连接一个数据库，创建一个目录，或者开启一个进程； (2). 测试装置（test fixture）由setUp函数来做初始化工作，由tearDown做销毁工作 (2). (2). 导入模块：import HTMLTestRunner (3). 生成TestReport ? ? 【五、应用实践】 本地testlist ?
2.1K20发布于 2019-06-02 AI测试
AI抢不走测试人的饭碗，但会用AI的测试人，会抢走你的本文来自一个把AI测试真正落地并开源的团队：https://gitee.com/wwcs/ai_test_sheng附在线体验环境：http://111.229.22.12 痛点2：用例设计靠经验，覆盖全靠运气真实场景：等价类、边界值想起来一个写一个，评审时才发现漏了关键分支，覆盖率全靠老测试的经验。 ，输出按"页面→模块"分组的完整用例矩阵，并自动标注P0/P1/P2优先级。 ✅我们的解法：L1-L3故障自愈体系级别处理方式L1瞬态错误（timeout类）自动重试L2AI驱动修复：分析错误→修改代码→沙箱验证→自动重执行L3修复失败标记破损脚本，进入修复中心人工介入错误分类系统内置 附：痛点与解决方案对照表（建议收藏）#AI测试痛点ai_test_sheng的解法1需求文档缺失，AI无从下手AI自主探索页面，逆向输出功能点清单2用例设计靠经验，覆盖靠运气等价类/边界值/场景规则化批量生成用例矩阵
12910编辑于 2026-08-28- 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
Spring Boot 应用的测试Spring Boot 应用的测试
Spring Boot 应用的测试 《Spring Boot 实战开发》(陈光剑) —— 基于 Gradle + Kotlin的企业级应用开发最佳实践 本书写到这里，Spring Boot 2.0.0 这是本书最后一章，本章介绍 Spring Boot 应用的测试（质量保障）相关的内容。我们在项目开发中使用分层架构，在测试中也进行分层测试。 userDao: UserDao @Test fun testFindAll() { Assert.assertTrue(userDao.findAll().size == 2) 运行上面的测试类，可以发现测试成功 图15-2 MockUserServiceTest测试成功 在测试代码的打印日志中，输出的 getOne(1)方法的返回对象是我们 Mock 的对象mockUser Spring Boot 应用对Web层测试提供强大的支持：采用MockMvc方式测试Web请求，根据传递的不用参数以及请求返回对象反馈信息进行验证测试。
2.3K30发布于 2018-08-17 - 来自专栏测试开发干货
【AI应用测试土话实战教程-01】Ai在测试领域可以做的十件事！
如果您可以举一反三，那这个系列就是您成为AI测试大佬的第一步。 好，现在我们第一节，就来说三个问题： 1. 为什么要学AI？ 2. AI到底难不难？ ---- 最后一个问题： AI在测试工作中能干点啥 ？ 那么既然是经验主义，那就应该让AI上场，AI可以考虑到测试需求的所有细节和角度，只要多加训练。就可以推测出一个和实际几乎完全一致的预测。 2. UI自动化场景-自动维护元素定位。 自动规划出测试范围。漏测，开发带私货提测，隐瞒改动，用例关系隐秘，历史资料丢失等等问题，都可以让AI去补充、预测、规划测试范围。 6. 预料之外线上生产环境BUG预测。 让AI训练以往各个自动化脚本和其表现，再有新的脚本提交给AI后，就可以预测出这个脚本的质量如何了... 8. 性能测试。
60822编辑于 2023-08-14 - 来自专栏流柯技术学院
Monkey测试2——Monkey测试策略
分类 Monkey测试针对不同的对象和不同的目的采用不同的测试方案，首先测试的对象、目的及类型如下： 测试的类型分为：应用程序的稳定性测试和压力测试 测试对象分为：单一apk和apk集合 测试的目的分为 应用程序的稳定性测试： 1. 针对单个apk (1) 不忽略异常 在进行单个apk的验收测试时，则使用单一apk且不忽略异常的命令执行。 忽略异常 在进行单个apk的解决问题的测试时，则使用单一apk且忽略异常的命令执行，这样可以在一次执行的过程中发现应用程序中的多个问题。 应用程序的压力/健壮性测试 应用程序的压力/健壮性测试，其主要是缩短monkey测试中事件与事件之间的延迟时间，验证在快速的事件响应的过程中，程序是否能正常运行。 在进行apk的集合测试时，对于高频率使用的apk、长时间使用的apk都要包含在执行的应用程序中间。
1K30发布于 2018-08-30 - 来自专栏FunTester
LevelDB在测试中应用应用
token", token) def httpresponse = getHttpresponse(request) httpresponse } } Part2不可见存储 } } Part3有状态服务 目前使用场景中还有一个就是将一个正常的Java服务变成一个有状态的服务，比如这个服务需要执行大量的耗时的任务，这些任务都是在内存中的，会分多个阶段，在分布式性能测试中经常碰见这样的情况
2.7K10编辑于 2022-01-05
腾讯云开发者
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