人工智能辅助测试的个人实践当我第一次接触Cursor时，我对AI驱动的IDE究竟能多大程度提升自动化测试效率持怀疑态度。在同时使用Playwright和Selenium测试工具后，我将从真实场景出发分享经验，帮助同行应对快速演进的技术浪潮。理解Cursor：超越传统IDE的变革Cursor并非简单堆砌AI功能的代码编辑器，而是测试创建与维护范式的根本性转变。基于VSCode构建的它，集成了多种
你可能对并行测试执行的扩展策略类型不太熟悉，但在实际工作中，99%的人都在使用它们。我想向你介绍三种扩展策略，以扩展你的知识基础。垂直扩展垂直扩展是通过增加现有系统的处理能力（如CPU或RAM）来满足不断增长的需求。垂直扩展：通过增加单个服务器的资源容量（CPU、RAM）来处理更多负载。换句话说，通过增加并行测试执行中的线程数/工作进程数，你就进行了垂直扩展。这种扩展方式受限于测试执行实例
我们都知道，求职是许多人面临的最令人生畏的经历之一，而随着大规模裁员、员工冗余以及市场环境的不稳定，求职并没有变得更容易。我撰写这篇文章是为了所有正在积极寻找新工作的QA（质量保证）同行们，同时也为了那些在当前职位上很安稳，但仍在积极关注市场动态以保持对趋势的领先把握的人。在我写这篇文章的同时，我自己也在重新出发，尝试这些新想法，这些想法都来自于我最近收听的有用的播客和阅读的文章。所以，如果你感觉
测试糟糕应用的乐趣先坦白一件事：我喜欢测试不好的应用。在笨拙的用户界面中导航，点击不起作用的按钮，填写填到一半就崩溃的表单，这种体验有一种奇怪的满足感。这就像玩一个目标是破坏一切的电子游戏——只不过你还拿着薪水。但事实是：再先进的AI和自动化测试，也替代不了测试糟糕应用时的抓狂体验。它们不会因为按钮不起作用或页面加载缓慢而感到烦恼。它们不会在应用一小时内第五次崩溃时暗自咒骂。当然，它们更不会因为找
借助大语言模型加速大规模测试迁移Airbnb近期完成了首个大规模大语言模型（LLM）驱动的代码迁移项目，将近3,500个React组件测试文件从Enzyme迁移至ReactTestingLibrary（RTL）。最初我们预估手动迁移需耗费1.5年工程时间，但通过结合前沿模型与自动化方案，仅用6周便完成了全部迁移。本文将重点解析：迁移过程中遭遇的独特挑战LLM如何高效解决此类问题我们如何构建可扩
我们都曾经历过这样的场景：庆祝无瑕疵的测试报告、一尘不染的仪表盘以及耀眼的通过率，然而随后却不得不面对生产环境的崩溃，这让每个人都手忙脚乱。传统的QA（质量保证）指标常常描绘出一幅具有误导性的画面，掩盖了真实的风险，同时营造出一种虚假的安全感。但假如你能透过表象，直接衡量真正重要的东西呢？要是你能追踪那些能在问题在生产环境中爆发之前就暴露弱点的关键绩效指标（KPI），而不是追逐那些华而不实的指
最近，我一直在使用TypeScript和Cucumber构建一个Cypress端到端测试自动化项目。以下是我选择这套技术组合的原因：Cypress直接在浏览器中运行，速度快且稳定安装配置简单提供交互式调试界面TypeScript强类型检查减少错误更好的代码可维护性Cucumber通过.feature文件实现行为驱动开发（BDD）非技术人员也能阅读测试用例这三个工具的组合能为您的应用构建完整的测
使用cypress-rest-easy插件实现即时REST后端模拟（在多年进行Cypress演示和示例开发时，我常使用依赖后端存储数据的示例应用。前端与服务器通过RESTAPI协议通信：GET/resource获取全部资源，GET/resource/:id获取单个资源，DELETE/resource/id删除资源等。）分离式REST后端带来的挑战使用独立REST后端（通常搭配json-server
系列文档：UI-TarsLLM与GPT-4o在AI自动化测试中的比较在第1部分中，我们大致了解了UI-TarsLLM是什么以及Midscene如何对其进行编排。在本文中，我主要想通过使用Midscene来比较UI-Tars和GPT-4o在AI驱动的自动化测试中的表现，以识别它们之间的差异、优缺点。自2025年2月以来，Midscene默认支持gpt-4o、qwen-2.5VL和ui-tars。
这篇文章将提供一份清晰且实用的指南，介绍AI在端到端测试自动化中的应用。我将使用AI来验证产品的端到端功能，确保其符合所需规格。首先，让我们观看一个演示👀👀，然后我会详细解释其工作原理。（视频没有加速。我选择Vinted.com作为示例，因为我经常从我妻子那里听到它...我告诉AI代理，它必须打开主页，搜索产品，然后打开产品详情页，并在产品页面上检查价格。上面的视频展示了AI代理如何感知这个过
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