随笔分类 - 自动化测试
摘要：最近我在 GitHub 上翻到一个项目：keploy，把 API 测试里最磨人的两个环节直接干掉了，分享给大家。 这个项目在2022 年 就建仓了，到我写稿这天，项目已经获得18.7k star。10 月 20 号刚发了 v3.6.153，patch 版本一天能出好几个，维护更新相当频繁。 这个项目
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摘要：现在让 AI 写代码，已经不算新鲜事了。Claude Code、Codex、Cursor 这类AI Agent，一句需求丢过去，几分钟就能把功能连同单元测试一起交上来。 但交上来的这些代码，谁确认过真的能用？ 单元测试是AI自己写的，写什么测什么，自己出题自己答。页面渲染没渲染，接口通了没通，下单流
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摘要：移动端自动化，几年前聊这个话题，答案基本就一个，Appium。 现在不一样了。原生团队用系统自带的框架，更快也更稳。赶进度的团队拿 YAML 写低代码用例，十分钟就能跑起来。游戏项目靠图像识别，发版前的稳定性交给智能遍历。Appium 还在，也还在更新，只是没人再指望它一个工具包打天下。 今天给大家
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摘要：做过 App 自动测试的朋友，Appium 这套流程应该都不陌生。 装环境，配驱动，起 Server，写 capability。uiautomatorviewer 抓元素，xpath 一层套一层，等待策略全靠拍脑袋。跑十条挂三条，改完再挂两条，脚本比业务代码还难维护。这一套流程，很多人从入行用到今天
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摘要：这两年想给 Web 自动化挑个工具，比以前要难了。 以前好办，无非在几个老框架里挑，挑来挑去最后无非也就 Playwright 和 Selenium 两派。现在打开任何一份工具清单，一半以上是带 AI 特性的新面孔，腾讯、微软、亚马逊都在往里挤，开源的工具，star 涨得一个比一个快，比如，腾讯 6
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摘要：之前有人问我，你天天说的 Agent Skill 到底是啥，你平常有用哪些呢？ 关于Agent Skill介绍，如果还不清楚的，可以看看之前公众号发表的这篇 最近很火爆的Claude Skills到底是个啥？解决什么问题？怎么用！ 我平常在用的 Skill 种类有很多，办公提效、创作类、工作流相关的
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摘要：大家好，我是狂师。 事情是这样的，最近群里在聊一个老话题，Agent 什么都行，一到「去网站上帮我看看」就歇菜。 页面是动态渲染的，curl 拿到一坨壳。数据要登录才能看，无头浏览器里 session 又不延续。好不容易进去了，Cloudflare 一个挑战页甩脸上。 Static page还好，现
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摘要：我相信，绝大多数测试团队都被领导要求过搞自动化测试。 现在这几乎成了标配。年初规划要提，季度汇报要提，招聘 JD 里也得写上一条。一个测试团队要是说自己在纯手工，都不好意思往外讲。 但你会发现一个挺扎心的现象。 讲自动化的团队遍地都是，真正落了地、还跑出效果的，少得可怜。 为什么落地这么难？ 行业里
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摘要：本文深度剖析团队自动化转型的底层逻辑：指出失败主因常是目标错位与管理缺位，而非技术本身。强调“三分技术、七分管理”，主张先对齐业务目标、小步试点、建立闭环与规范，并结合AI提效——但须严控生成质量与维护闭环。核心是将自动化打造成可持续演进的测试资产。
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摘要：大家好，我是狂师。 前两篇，我们把「跑测试」和「修脚本」都交给了 AI。执行有证据，失败有结论，修复有验证，测试这条链算是跑顺了。 但每到版本发布前，还是有一件事让人头疼，写测试报告。 明明活都干完了，最后还要从 XML 里找数字、往 Word 里贴截图、在 Excel 里算通过率。折腾一下午，发到
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摘要：大家好，我是狂师。 上一篇我们把「跑测试」交给了 AI。环境自动检测、失败证据自动保全、报告自动产出，执行这一环确实痛快了。 但打开报告，几十条脚本用例红着，耗时费力的事这才真正开始。 这条为什么挂？是环境、是脚本、是数据，还是真有 bug？ 我见过太多人面对一片红条的反应，先重跑一遍。过了就当无事
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摘要：UI自动化测试中DOM断言存在局限性，无法检测样式和布局问题。本文介绍了ui-visual-assert技能，通过视觉断言解决这一问题。它能在功能断言基础上增加三大维度的视觉校验：整页/局部截图比对、响应式布局适配（支持多分辨率）和跨浏览器兼容处理（Chromium/Firefox/WebKit）。
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摘要：你有没有想过——对着手机说一句话，它就自己操作了？ "打开设置，把深色模式关掉。" "打开微信，给张三发一条消息说周五会议改到下午三点。" "打开美团，帮我找附近评分最高的火锅店。" 然后手机真的自己动了。自己点、自己滑、自己输入。 这不是科幻。这是 mobilerun 正在做的事情。 它是什么？
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摘要：事情是这样的。 最近这一两年，我日常的活基本都交给 Claude Code 了。 让它帮我整理文件、写代码、查资料、做总结，凡是能交给它的我绝不动手。我自己一个很深的感受是，Agent 这种东西，你用得越深，越离不开它。 但是用得越深，你也越能踩到它的坑。 前两天我就踩了一个特别离谱的坑。 我想让
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摘要：最近后台收到很多测试同学的提问：“现在AI测试工具这么火，一键生成用例、自动执行、甚至能定位bug，是不是以后就不用学Playwright、Pytest、Selenium这些框架了？” 说实话，这个问题我也纠结过。前阵子上手了几款热门AI测试工具，体验确实惊艳——不用写一行代码，输入需求就能生成测试
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摘要：如果你已经在测试/开发领域摸爬滚打几年，一定有过这样的困惑： 报了很多课，学了很多工具/框架/技术，但遇到真实项目问题依然无从下手 想转型测开/管理/AI测试，却不知道自己的短板到底在哪 职场遇到瓶颈，想找人深度聊聊，却发现没人能给出真正有用的建议 羡慕别人副业变现、薪资翻倍，自己却连方向都找不到
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摘要：还在为写自动化脚本头疼、被元素定位折磨、非技术同事没法参与测试？ 今天给大家带来 Browser‑Use Web UI —— 完全图形化、零代码、自然语言驱动的浏览器自动化界面，基于 Gradio 构建，开箱即用。不用写一行 Python/JS，不用配环境，打开网页输入 “测什么”，AI 自动帮你点
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摘要：作为测试工程师，你是否也被这些问题困扰：写Web自动化脚本耗时费力，元素定位反复调试仍报错；非技术测试同学想做自动化测试，却被代码门槛拦住；传统自动化工具易被反爬检测，回归测试反复卡壳；多场景测试需切换工具，流程繁琐且效率低下…… 今天给大家推荐一款GitHub近85k+ star的AI神器——br
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摘要：最近后台收到很多测试同学的吐槽：跟风用了OpenClaw，结果要么跑不起来，要么生成的用例全是无效的，反而比手写脚本更耗时、部署完OpenClaw，团队用了半个月就搁置了，自动化落地彻底翻车。 不可否认，OpenClaw作为本地优先的AI Agent框架，凭借“自然语言生成测试、模块化Skill复用
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摘要：作为测试工程师，日常工作中难免会遇到这些痛点：Web应用测试要手动写脚本、调试Bug凭直觉瞎试、测试失败后逐个排查耗时费力、TDD流程难以坚持…… 其实，用好AI相关的测试Skill，就能轻松解决这些难题——无需重复造轮子，让AI成为你的QA搭档，把精力聚焦在核心测试逻辑上。 今天就给大家整理了4个
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