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- 1、需求分析,了解具体需求 2、测试准备:原型图、效果图、需求文件、测试用用例、用例评审、各种测试数据准备 3、测试环节:接受版本开始执行 1)冒烟测试:对版本质量的控制以及此版本是否具备测试条件; 2)UI测试:核对效果图 3)功能测试:核对需求文件测试用例,对功能进行验证 4)兼容测试:各个浏览器,手机是否兼容 5)性能测试,服务器接口,多线程等压测 6)安全测试 7)... 1、需求分析,了解具体需求 2、测试准备:原型图、效果图、需求文件、测试用用例、用例评审、各种测试数据准备 3、测试环节:接受版本开始执行 1)冒烟测试:对版本质量的控制以及此版本是否具备测试条件; 2)UI测试:核对效果图 3)功能测试:核对需求文件测试用例,对功能进行验证 4)兼容测试:各个浏览器,手机是否兼容 5)性能测试,服务器接口,多线程等压测 6)安全测试 7)...
- app流程测试 1、需求分析,了解具体需求 2、测试准备:原型图、效果图、需求文件、测试用用例、用例评审、各种测试数据准备 3、测试环节:接受版本,开始执行 1)冒烟测试:对版本质量的控制以及此版本是否具备测试条件; 2)安装、卸载测试:通过商店安装,且支持使用第三方工具安装 3)在线升级测试:验证数字签名、在线跨版本升级、升级后可使用 4)业务功能测试:业务... app流程测试 1、需求分析,了解具体需求 2、测试准备:原型图、效果图、需求文件、测试用用例、用例评审、各种测试数据准备 3、测试环节:接受版本,开始执行 1)冒烟测试:对版本质量的控制以及此版本是否具备测试条件; 2)安装、卸载测试:通过商店安装,且支持使用第三方工具安装 3)在线升级测试:验证数字签名、在线跨版本升级、升级后可使用 4)业务功能测试:业务...
- 最近有不少测试新人问我:“老师,现在应该学什么工具才能跟上大厂节奏?”问得多了,我就想,作为在这个行当深耕了18年的老测试人,是时候把2026年初主流大厂的真实技术栈梳理一下了——不是预测未来,而是告诉你此刻正在发生的技术变迁。自动化测试框架:实用主义主导的选择Web/PC端自动化主流组合:Playwright + Pytest + Allure(Selenium 仍用于老项目)过去几年,S... 最近有不少测试新人问我:“老师,现在应该学什么工具才能跟上大厂节奏?”问得多了,我就想,作为在这个行当深耕了18年的老测试人,是时候把2026年初主流大厂的真实技术栈梳理一下了——不是预测未来,而是告诉你此刻正在发生的技术变迁。自动化测试框架:实用主义主导的选择Web/PC端自动化主流组合:Playwright + Pytest + Allure(Selenium 仍用于老项目)过去几年,S...
- 在测试行业深耕多年,从带团队的实践中发现,管理的核心并非个人技术多强,而是能否“精准识人”与“有效定标”。识人要看重落地能力、业务理解、责任心与协作精神,而非仅看技术堆砌。OKR的落地关键是要贴合业务、量化清晰,并在过程中帮助团队解决卡点。测试新人若能理解这些管理逻辑,将更有助于对齐团队方向,实现个人快速成长。 在测试行业深耕多年,从带团队的实践中发现,管理的核心并非个人技术多强,而是能否“精准识人”与“有效定标”。识人要看重落地能力、业务理解、责任心与协作精神,而非仅看技术堆砌。OKR的落地关键是要贴合业务、量化清晰,并在过程中帮助团队解决卡点。测试新人若能理解这些管理逻辑,将更有助于对齐团队方向,实现个人快速成长。
- 经常有新人问我:“想扎根上海做测试,除了大厂,有哪些靠谱的中大型企业值得选?” 哈啰出行绝对是绕不开的选项——作为背靠阿里的出行赛道头部玩家,它既有稳定的业务基本盘,又在全力押注AI与自动驾驶转型。看着它从单车大战里杀出来,到现在搞AI、玩自动驾驶,确实挺有意思。今天就说说我眼中的哈啰测试岗——哪些人适合去,哪些人最好绕道。Part.01公司信息:从共享单车黑马到本地生活服务平台很多人还觉得... 经常有新人问我:“想扎根上海做测试,除了大厂,有哪些靠谱的中大型企业值得选?” 哈啰出行绝对是绕不开的选项——作为背靠阿里的出行赛道头部玩家,它既有稳定的业务基本盘,又在全力押注AI与自动驾驶转型。看着它从单车大战里杀出来,到现在搞AI、玩自动驾驶,确实挺有意思。今天就说说我眼中的哈啰测试岗——哪些人适合去,哪些人最好绕道。Part.01公司信息:从共享单车黑马到本地生活服务平台很多人还觉得...
- 本文介绍了Playwright中数据驱动测试的实现,重点讲解如何从Excel和JSON文件分离测试数据与逻辑。通过具体代码示例展示了读取工具类的编写与测试用例的应用,比较了两者在维护性、版本控制和适用场景上的优缺点。数据驱动能显著提升代码复用性、降低维护成本,使测试更灵活高效,是优化自动化测试框架的重要实践。 本文介绍了Playwright中数据驱动测试的实现,重点讲解如何从Excel和JSON文件分离测试数据与逻辑。通过具体代码示例展示了读取工具类的编写与测试用例的应用,比较了两者在维护性、版本控制和适用场景上的优缺点。数据驱动能显著提升代码复用性、降低维护成本,使测试更灵活高效,是优化自动化测试框架的重要实践。
- 本文介绍了测吧公司自主研发的爱测智能测试平台,该平台专注于解决GitLab测试用例依赖人工执行的问题。平台核心能力包括:从需求文档自动生成用例、将自然语言用例交由AI智能体执行,以及支持无用例的探索性测试。通过复用现有GitLab用例并一键批量执行,平台能自动完成Web操作、截图及结果断言,将静态用例转化为可执行的工程资产,显著提升回归测试的效率和一致性。 本文介绍了测吧公司自主研发的爱测智能测试平台,该平台专注于解决GitLab测试用例依赖人工执行的问题。平台核心能力包括:从需求文档自动生成用例、将自然语言用例交由AI智能体执行,以及支持无用例的探索性测试。通过复用现有GitLab用例并一键批量执行,平台能自动完成Web操作、截图及结果断言,将静态用例转化为可执行的工程资产,显著提升回归测试的效率和一致性。
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- 写在前面如果你是产品经理或技术负责人,可能经历过这样的场景:开发完成的功能和产品经理的想象完全不是一回事;测试人员拿着模糊的需求文档无从下手;上线后发现“用户想要的”和“我们做的”存在差距。这一切的核心问题在于:团队对“完成”的标准没有达成共识。验收测试驱动开发(ATDD)正是为解决这个问题而生。它不只是一个测试技术,更是一种团队协作方式——在产品进入开发之前,就让所有人对“什么是正确”达成... 写在前面如果你是产品经理或技术负责人,可能经历过这样的场景:开发完成的功能和产品经理的想象完全不是一回事;测试人员拿着模糊的需求文档无从下手;上线后发现“用户想要的”和“我们做的”存在差距。这一切的核心问题在于:团队对“完成”的标准没有达成共识。验收测试驱动开发(ATDD)正是为解决这个问题而生。它不只是一个测试技术,更是一种团队协作方式——在产品进入开发之前,就让所有人对“什么是正确”达成...
- 真正的瓶颈,从来不是岗位,而是你的能力边界和职业规划。后台常收到私信:“老兵,我干了3年功能测试,每天写用例、提bug、跑回归,感觉再往上没路了。”“听说AI能自动生成测试脚本,我们是不是快被淘汰了?”“35岁还在做手工测试,还有未来吗?”我在测试这行摸爬滚打18年,从最基础的手工测试做起,带过上百人团队,也亲手把不少零基础学员培养成测试开发、质量负责人,甚至跨行做产品经理、AI测试专家。今... 真正的瓶颈,从来不是岗位,而是你的能力边界和职业规划。后台常收到私信:“老兵,我干了3年功能测试,每天写用例、提bug、跑回归,感觉再往上没路了。”“听说AI能自动生成测试脚本,我们是不是快被淘汰了?”“35岁还在做手工测试,还有未来吗?”我在测试这行摸爬滚打18年,从最基础的手工测试做起,带过上百人团队,也亲手把不少零基础学员培养成测试开发、质量负责人,甚至跨行做产品经理、AI测试专家。今...
- 在数字化转型浪潮下,软件测试领域正经历着一场由大语言模型技术驱动的深刻变革。这场变革不仅仅是技术工具的迭代更新,更是对传统测试方法论和工作流程的系统性重构。作为测试工程师,深入理解这些变化趋势并掌握相关技能,将成为职业发展的关键竞争力。一、自动化测试用例生成:从经验驱动到AI驱动传统手工编写测试用例的方式存在着明显的局限性。资深测试工程师凭借经验编写的用例往往覆盖不全面,新手工程师则更容易遗... 在数字化转型浪潮下,软件测试领域正经历着一场由大语言模型技术驱动的深刻变革。这场变革不仅仅是技术工具的迭代更新,更是对传统测试方法论和工作流程的系统性重构。作为测试工程师,深入理解这些变化趋势并掌握相关技能,将成为职业发展的关键竞争力。一、自动化测试用例生成:从经验驱动到AI驱动传统手工编写测试用例的方式存在着明显的局限性。资深测试工程师凭借经验编写的用例往往覆盖不全面,新手工程师则更容易遗...
- 把握这场逻辑变革的机遇,将LLM深度融入测试流程 把握这场逻辑变革的机遇,将LLM深度融入测试流程
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- 2025年AI行业正从追求模型规模转向注重实际应用能力。大模型进化更强调稳定执行而非参数比拼,Agent逐渐成为能拆解任务、调用工具的新软件形态。AI Native以渐进方式重构软件工程,而具身智能虽热但商业化路径尚不清晰。在金融、医疗等领域,AI正从工具转变为可部署、可治理的业务流程核心。行业洗牌的关键,在于能否将AI稳定嵌入真实系统并完成闭环交付。 2025年AI行业正从追求模型规模转向注重实际应用能力。大模型进化更强调稳定执行而非参数比拼,Agent逐渐成为能拆解任务、调用工具的新软件形态。AI Native以渐进方式重构软件工程,而具身智能虽热但商业化路径尚不清晰。在金融、医疗等领域,AI正从工具转变为可部署、可治理的业务流程核心。行业洗牌的关键,在于能否将AI稳定嵌入真实系统并完成闭环交付。
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