许祥的阅读
重试Android测试并在运行之间清除数据库
引言当各路高手还在为“该禁用不稳定的测试代码还是重试它们”争论不休时，我想直接给你们展示如何实现后者。此方法专供勇士——后果自负哦！实现重试策略我们先创建两个类：Retry-用于重试任意特定测试代码RetryRule-负责整个测试套件的重试逻辑importorg.junit.rules.TestRuleimportorg.junit.runner.Descriptionimportorg.ju
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如何真正实现测试左移
交付速度不应受测试团队处理能力的限制！我们渴望比竞争对手更快交付，渴望加速产品上市；但质量同样至关重要。若要鱼和熊掌兼得，团队应致力于：并行开展开发活动（而非串行作业）。减少缺陷带来的过程损耗。在流程每个环节实施恰当的质量保障措施。目前一些专职测试团队作为"缺陷捕捉者"模式的致命缺陷——当测试成为交付瓶颈时，公司的交付能力将完全受制于测试团队的吞吐量。最糟糕的实践莫过于设立显式的"测试阶段"，
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你的自动化测试真的实现自动化了吗
让我给你们讲个小故事。我曾拜访过一位客户，他们对自动化测试的热情高涨。“哦，我们有很多10倍速的测试过程！”他们自豪地说。出于好奇，我追问：“你们怎么运行它们呢？”他们毫不犹豫地指向办公室角落里一台落满灰尘的旧电脑。我愣了一秒，怀疑自己是不是听错了。角落里的电脑？没错，原来那就是他们“运行”测试的地方。如果说这都不算自动化名不副实，那我真不知该说什么了。那么，如何判断你的自动化测试是真正为你服
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为何视觉测试对移动应用质量至关重要
您是否曾经发布过存在界面问题的应用程序？在当今快节奏的发展背景下，这种情况变得愈发频繁——即便对那些有专门的人工QA和自动化UI测试人员的团队也是如此。我们常低估UI（用户界面）问题的重要性。但这些问题远不只是按钮错位那么简单。许多UI缺陷会导致应用无法正常使用，例如：文本色差导致可读性不足不完善的UI损害品牌可信度负面评价导致下载量下滑但是等一下......我已经做过了UI测试啊。即使您有U
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质量计划的基本要素4
《在每一步中嵌入质量——从测试到持续改进》——博客系列第四部分我们已涵盖的内容及后续内容到目前为止，我们已经探讨了可靠质量计划的基础要素、设计方案与文档管理、风险和依赖关系，以及最小可行产品（MVP）和故事映射。现在，我们将进入项目质量的下几个关键支柱：明确测试责任——确定由谁在何时测试什么内容，以确保对所有测试类型都有明确的责任归属。测试左移——在开发早期就集成测试，以便在问题易于解决且成本
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质量计划的基本要素3
《避免过度构建——最小可行产品（MVP）和故事映射如何让你保持专注》——博客系列第三部分我们已涵盖的内容及后续内容在第二部分中，我们通过确保利益相关者的参与、明确且可执行的需求、可行的设计方案、结构化的文档记录、主动的依赖关系管理，以及运用ROAM方法尽早识别风险，奠定了坚实的质量基础。在第三部分，我们将在此基础上探索先进的质量实践方法，这些方法将推动项目的持续改进并助力项目取得长期成功。最小
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质量计划的基本要素2
《设计、文档与规避灾难》——博客系列第二部分我们已涵盖的内容及后续内容到目前为止，我们已经探讨了一个可靠质量计划的基础内容——识别利益相关者、收集和管理需求，以及确保非功能性需求符合SMART原则且切实可行。现在，你应该已经掌握了从项目一开始就掌控IT项目的方法，并且能够避免诸如范围蔓延和职责不明确等常见陷阱。现在，我们将进入项目质量的下几个关键支柱：设计——确保技术设计和用户体验（UX）设计
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质量计划的基本要素1
《并非附注，而是核心重点：质量计划如何推动你的IT项目》——博客系列第一部分为什么要使用质量计划？曾以任何角色参与过IT项目的人都深知其中的挑战。项目启动时，你有着宏伟的计划、热情高涨的利益相关者，以及无数的好点子。但随着截止日期的临近，你会发现需求出现偏差，风险突然变成现实，或者测试过程陷入困境，导致问题发现得太晚。结果如何呢？交付延迟，团队沮丧，利益相关者则在疑惑他们的投资都花到哪里去了。
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测试与评估大型语言模型（LLMs）：关键指标与最佳实践（第二部分）
测试与评估大型语言模型（LLMs）：关键指标与最佳实践（第二部分）作者/译者:SumitSoman/溜的一比文章来源:Mediam文章地址:https://medium.com/@sumit.somanchd/testing-evaluating-large-language-models-llms-key-metrics-and-best-practices-part-2-0ac7092c977
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测试与评估大型语言模型（LLMs）：关键指标与最佳实践（第三部分）
欢迎来到我们关于“测试与评估大型语言模型（LLMs）：关键指标与最佳实践”博客系列的第三部分。在前两部分中，我们探讨了一系列评估指标，包括相似性、流畅性、连贯性、相关性、人类评估以及偏差与公平性。我们还介绍了一些最广泛使用的LLM评估工具和框架，提供了如何评估这些模型和聊天机器人性能的全面理解。第1部分和第2部分。在这一最终部分中，我们将深入探讨LLM评估的最佳实践、该领域面临的问题以及测试和改进
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