深入探讨在你的Cypress测试套件中使用页面对象模型（POM）的优点和缺点。发现这种抽象工具可能增强或阻碍你的自动化策略的一些场景。1、引言众所周知，在Cypress生态系统中，普遍认为页面对象模型（POM）并不真正适用于此。许多人认为它由从Selenium转型过来的测试者引入的。即使是经验丰富的Cypress专业人士和Cypress官方博客也常常反对在设置测试套件时使用POM方法。如何在Cyp
探索这些创新的测试策略，如何帮助AI系统发现潜在的缺陷，并使其为应对不可预测的真实场景做好准备。“归根结底，测试AI系统不仅仅是为了发现缺陷；更重要的是为我们的模型应对现实世界中的不可预测性做准备。”AI迅速在技术领域引起了轰动，尤其是大规模语言模型（LLM）在这场变革中处于领导地位。但当我们构建AI驱动的应用时，质量依然至关重要。测试AI系统的一个关键方面是处理可能决定应用成败的意外场景。由
让我们聊聊测试生成技术。因为无论是ChatGPT、Copilot还是其他工具，它们都能在眨眼间生成大量的测试用例。但总有人要来泼泼冷水。我见证过各类测试生成技术超过20年的发展。是的，20年前，我还在钻研代码的时候，就已经有工具能根据我写的代码生成测试用例了。墙上（这里指界面啦）就已经有了一个按钮，点击它就能基于我写在“墙上”（代码编辑区域）的代码创建一个测试用例。虽然有点原始，但它确实有效。在过
如今我们面临着一个难题。当一名测试人员离职时，仅从预算报表来看，很难说服公司再招聘一名测试人员。哪怕是离开一位支持多个团队的测试人员，也可能会影响整个部门，导致产品质量下降、集成环节出现问题。作为一名软件开发经理，面对无法控制的外部因素，处境非常艰难。他们依赖越来越少的测试人员来维护一个持续变化的系统。为了思考如何提高工作效率、减少重复性工作，并腾出更多时间处理更有挑战性的问题，今天一位软件开
最近，有几位同仁问我如何测试AI。很高兴分享我的经验，但我倾向于从更广义的视角来解读这个问题，也许可以这样问：在测试包含人工智能组件的系统时，我会考虑哪些方面。第一次回答这个问题时，我是自由发挥的，但当问题再次出现时，我决定写下一些要点，帮助我记住关键内容。这篇文章就是这个列表的最新版本。重要声明：我不是专家；以下内容是我在对话中提醒自己注意的事项，因此非常简洁；它也比较杂乱；绝对不是一个指南
我很高兴地宣布，coTestPilot.ai已经发布，支持Playwright和Selenium。这个开源扩展来自Checkie.AI的测试团队，为自动化测试引入了额外的AI驱动的测试能力。该项目旨在通过简单地集成到现有的Playwright和Selenium测试中，让每位自动化工程师都能享受到基于AI测试带来的价值。什么是coTestPilot？coTestPilot是Checkie.AI和
软件测试是现代软件开发的基石，但它仍然是资源密集型且重复性高的任务之一。为了应对这一挑战，我们的团队开发了一种基于人工智能驱动的单元测试代码生成器，旨在简化测试工作流、提高代码质量并节省开发者的宝贵时间。以下是对该工具的详细介绍，以及它的革新性所在。介绍AI单元测试生成器是一款创新工具，旨在自动生成软件项目的单元测试用例，从而简化这一过程。架构概述我们的系统采用了基于智能体的架构设计。在这种架
一个多月前，我与几位DeepEval用户进行交流，发现他们明显分为两类：一类对开箱即用的指标（metrics）感到满意，另一类则不然。需要说明的是，DeepEval是一个我过去一年一直在开发的开源LLM评测框架，其所有LLM评测指标都采用以LLM作为评委（LLM-as-a-judge）的方式。这个项目的月下载量已接近50万次，GitHubstar数接近5000（编辑注：现在已经5.4K+）。如
在CI/CD管道中，管理测试数据是一个至关重要但常常被忽视的方面。如果没有适当的清理，陈旧或冲突的数据可能导致测试失败、假阳性结果和数据库膨胀，最终会减慢部署速度。自动化测试数据清理确保每次测试运行都从一个干净的状态开始，提高了测试的可靠性，并防止了不必要的副作用。在本文中，我们将探讨在CI/CD工作流中自动化测试数据清理的策略，从数据库回滚到基于API的方法，并且如何将它们无缝集成到我们的管
代码覆盖率是一个重要指标，用于描述特定测试套件对应用程序源代码的测试程度。在自动化测试的背景下，你可以使用不同的编程语言来测量代码覆盖率，比如Python。Python提供了各种测试框架，如pytest，这些框架具有为自动化测试生成pytest代码覆盖率报告的能力。让我们学习如何使用pytest框架生成代码覆盖率报告。什么是代码覆盖率？代码覆盖率是一个简单的统计指标，用于衡量测试套件验证的总代
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