霍格沃兹测试开发学社

《Python测试开发进阶训练营》(随到随学!)
2023年第2期《Python全栈开发与自动化测试班》(开班在即)
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摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 如果你已经在使用 Selenium 进行 Web 自动化测试,可能会注意到近年来 Playwright 的崛起。这不是简单的替代关系,而是一次测试能力的全面升级。我在去年带领团队完成从 Selenium 到 Playwrig 阅读全文
posted @ 2025-12-05 09:58 霍格沃兹测试开发学社 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 技术人的成长,从来不是“埋头写代码”就能走通的直线。 真正难的,往往是那些看不见、摸不着,却卡人卡得最狠的地方: 你知道怎么汇报让领导放心吗? 你知道怎么让自己的晋升不靠运气? 你知道怎么选质量指标、怎么控质量、怎么让团队提 阅读全文
posted @ 2025-12-04 11:41 霍格沃兹测试开发学社 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 当你花费数周训练的AI模型在关键时刻输出不当内容,或是你精心搭建的聊天机器人突然说出令人尴尬的回复时,那种感觉就像精心准备的宴会上打翻了主菜。误判不仅仅是一行错误的代码,它可能演变成品牌危机、用户体验灾难,甚至引发法律问题。 阅读全文
posted @ 2025-12-04 11:39 霍格沃兹测试开发学社 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 如果你正在寻找一种现代、可靠的方式来测量网站性能,Playwright 可能正是你需要的工具。虽然它主要以自动化测试闻名,但其强大的性能监控能力却常常被忽视。在这篇文章中,我将分享如何利用 Playwright 来测量那些影 阅读全文
posted @ 2025-12-03 11:12 霍格沃兹测试开发学社 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 我们构建的自动化工作流越多,一个矛盾就越突出:流程越智能,维护这些流程的脚本反而越笨重。上周我盯着一个300多行的Function节点代码,它负责处理五种不同的API错误和三种数据格式转换——每次上游服务稍有变动,我就得像个 阅读全文
posted @ 2025-12-03 11:11 霍格沃兹测试开发学社 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 你是否还在为繁琐的手工测试而烦恼?是否想抓住AI浪潮,成为高薪难求的测试开发精英?现在,机会来了! 人工智能测试开发周末高薪私教班,专为渴望突破的职场人打造,测试开发硬核升级! 新增AI实战模块:web智能体/用例智能生成/ 阅读全文
posted @ 2025-12-02 14:46 霍格沃兹测试开发学社 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 在构建自动化工作流时,许多人能熟练地串联节点,却常常在数据验证环节遭遇瓶颈。你可能遇到过这些情况:上游API返回的结构时而变化,基础字段验证无法满足复杂的业务规则,或是测试用例需要对多种边界条件进行检查。当n8n自带的“IF 阅读全文
posted @ 2025-12-02 14:45 霍格沃兹测试开发学社 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 你是否曾遇到这样的困境? 辛苦编写的测试用例,却无法让开发团队理解其重要性 发现关键bug,却因表达不清被误认为“小题大做” 跨部门会议上,你的专业建议总是得不到应有的重视 与产品经理沟通需求时,总感觉在鸡同鸭讲 团队内部协 阅读全文
posted @ 2025-12-01 15:04 霍格沃兹测试开发学社 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 在日常系统设计和性能优化中,你有没有遇到过这样的困境:面对高并发、复杂业务和跨领域数据,你是用知识图谱构建可解释的规则体系,还是直接靠大模型来快速生成答案? 某乎上一个热门问题引发讨论:“知识图谱和大模型,哪个才是技术大方向 阅读全文
posted @ 2025-12-01 15:02 霍格沃兹测试开发学社 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 大语言模型(LLM)已经能写代码、写文档、做问题分析,甚至能参与研发流程。但一旦遇到真正的复杂任务——多步骤流程、实时环境变化、带副作用的动作调用——模型常常让人“恨铁不成钢”。 为什么 LLM 在复杂任务上会显得无能为力? 阅读全文
posted @ 2025-12-01 14:59 霍格沃兹测试开发学社 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)
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