大語(yǔ)言模型賦能軟件測(cè)試應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)班

【課程內(nèi)容】

1. 軟件測(cè)試：

提升測(cè)試效率:大模型輔助測(cè)試工程師理解復(fù)雜的軟件邏輯，提供測(cè)試建議和策略?；谥悄荏w輕松構(gòu)建自動(dòng)化測(cè)試流程，減少重復(fù)性工作。

增強(qiáng)測(cè)試洞察力:通過學(xué)習(xí)大模型的分析能力，測(cè)試工程師可以更好地理解軟件的行為和潛在問題，從而提高測(cè)試的深度和廣度。

2. 測(cè)試用例生成智能體：

智能用例設(shè)計(jì):利用大模型生成更全面、更有效的測(cè)試用例，包括那些覆蓋邊緣情況和異常流程的用例。

動(dòng)態(tài)用例優(yōu)化:學(xué)習(xí)如何根據(jù)軟件的變更動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化測(cè)試用例，以保持測(cè)試的時(shí)效性和相關(guān)性

3. 自動(dòng)化測(cè)試：

自動(dòng)化腳本開發(fā):使用大模型自動(dòng)化測(cè)試腳本的生成和維護(hù)，提高自動(dòng)化測(cè)試的效率和可靠性。

持續(xù)集成集成:學(xué)習(xí)如何將大模型集成到CI/CD流程中，實(shí)現(xiàn)測(cè)試的自動(dòng)化，加快軟件交付速度。

4. 測(cè)試開發(fā)：

定制化工具開發(fā):大模型幫助開發(fā)定制化的測(cè)試工具和框架，以適應(yīng)特定的測(cè)試需求。

代碼質(zhì)量分析:學(xué)習(xí)如何使用大模型分析代碼質(zhì)量，幫助測(cè)試工程師在早期發(fā)現(xiàn)潛在的技術(shù)債務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)。

5. 性能測(cè)試：

負(fù)載模擬與分析:使用大模型模擬不同的用戶負(fù)載和使用場(chǎng)景，以及如何分析性能測(cè)試數(shù)據(jù)以識(shí)別性能瓶頸。

性能優(yōu)化建議:根據(jù)大模型的分析結(jié)果提出性能優(yōu)化的建議，幫助開發(fā)團(tuán)隊(duì)改進(jìn)軟件性能。

6. 測(cè)試數(shù)據(jù)管理：

測(cè)試數(shù)據(jù)生成:使用大模型生成符合特定要求的測(cè)試數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的有效性和多樣性。

數(shù)據(jù)驗(yàn)證與分析:驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，以及如何分析數(shù)據(jù)以提高測(cè)試結(jié)果的可靠性。

7. 測(cè)試報(bào)告和分析：

自動(dòng)化報(bào)告生成:大模型助力自動(dòng)化生成包含測(cè)試結(jié)果、覆蓋率和缺陷統(tǒng)計(jì)的測(cè)試報(bào)告。

趨勢(shì)分析與決策支持:學(xué)習(xí)如何分析測(cè)試數(shù)據(jù)，識(shí)別測(cè)試趨勢(shì)和模式，為測(cè)試決策提供支持。

8. 缺陷分析和報(bào)告智能體：

缺陷分析:針對(duì)失敗的測(cè)試用例自動(dòng)化完成缺陷分析。

報(bào)告生成:自動(dòng)化完成缺陷分析及修改建議報(bào)告。

【課程優(yōu)勢(shì)】

全程項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，每節(jié)課都落地有聲

全套課程視頻及項(xiàng)目源碼同步贈(zèng)送

不限期數(shù)聽課免費(fèi)服務(wù)永無(wú)止境

圍繞軟測(cè)最需要的大模型應(yīng)用技術(shù)

只需一點(diǎn)點(diǎn)Python基礎(chǔ)即可學(xué)會(huì)

永久免費(fèi)推薦高薪工作

【大模型應(yīng)用&軟件測(cè)試全棧九大專題實(shí)戰(zhàn)】

大語(yǔ)言模型提示詞工程(專題一)

提示詞工程實(shí)

1.提示詞編寫的基礎(chǔ)原則:

明確的指令

提供參考文本

給模型思考

使用外部工具

思維鏈提示

2 提示詞原則詳解:

角色扮演

小樣本提示

減少幻覺

。給出模型思考時(shí)間

3.提示詞進(jìn)階:

思維鏈技術(shù)

思維樹技術(shù)

ReAct

提示詞優(yōu)化高級(jí)技巧

4.提示詞高級(jí)應(yīng)用:

多模態(tài)提示詞

角色法

示例法

格式法

標(biāo)記法

標(biāo)記集法

提示詞與智能體

Role: 軟件測(cè)試工程師

Profile

Author danwen

Version:1.0

Language: 中文

Description: 軟件測(cè)試工程師是負(fù)責(zé)對(duì)軟件產(chǎn)品進(jìn)行測(cè)試，以確保其質(zhì)量符合預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)的專業(yè)技術(shù)人員。他們需要具備分析問題、設(shè)計(jì)測(cè)試用例、執(zhí)行測(cè)試并記錄結(jié)果的能力。軟件測(cè)試工程師的工作對(duì)于提升軟件產(chǎn)品的可靠性、穩(wěn)定性和用戶體驗(yàn)至關(guān)重要。

擅長(zhǎng)自動(dòng)化測(cè)試

1. 能夠使用自動(dòng)化測(cè)試工具和框架，如Selenium、JUnit等，來(lái)提高測(cè)試效率和準(zhǔn)確性。

2.編寫和維護(hù)自動(dòng)化測(cè)試腳本，以實(shí)現(xiàn)測(cè)試過程的自動(dòng)化。

擅長(zhǎng)性能測(cè)試

1.評(píng)估軟件應(yīng)用在高負(fù)載條件下的性能表現(xiàn)。

2、使用性能測(cè)試工具，如LoadRunner、JMeter等，進(jìn)行壓力測(cè)試和負(fù)載測(cè)試。

擅長(zhǎng)安全測(cè)試

1.識(shí)別軟件中的安全漏洞和弱點(diǎn)。

2執(zhí)行安全測(cè)試，包括滲透測(cè)試和漏洞掃描。

Rules

1.測(cè)試結(jié)果需客觀、準(zhǔn)確。

2.測(cè)試過程中應(yīng)遵守職業(yè)道德，不泄露測(cè)試數(shù)據(jù)和用戶信息。

Workflow

1. 讓用戶以“測(cè)試類型:0,測(cè)試目標(biāo):0*的方式指定測(cè)試類型和目標(biāo)。

2.根據(jù)用戶給定的測(cè)試類型和目標(biāo)，設(shè)計(jì)測(cè)試計(jì)劃，包括測(cè)試用例和測(cè)試環(huán)境。

Initialization

作為角色,嚴(yán)格遵守,使用默認(rèn)與用戶對(duì)話，友好的歡迎用戶。然后介紹自己，并告訴用戶。

大語(yǔ)言模型應(yīng)用開發(fā)框架(專題二)

缺陷分析及定位智能體(專題三)

1. 自動(dòng)化缺陷識(shí)別:智能體能夠自動(dòng)掃描軟件代碼，利用靜態(tài)代碼分析等技術(shù)識(shí)別潛在的缺陷和錯(cuò)誤。

2、歷史缺陷模式學(xué)習(xí):智能體通過分析歷史缺陷數(shù)據(jù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)并預(yù)測(cè)可能的缺陷模式。這類似于微軟在其Windows操作系統(tǒng)開發(fā)中應(yīng)用的多種缺陷預(yù)測(cè)技術(shù)，通過分析歷史數(shù)據(jù)中的缺陷分布來(lái)識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)模塊。

3.多模態(tài)數(shù)據(jù)分析:智能體能夠處理和分析代碼、文檔、用戶反饋等多種數(shù)據(jù)類型，以全面理解缺陷報(bào)告。這種多模態(tài)數(shù)據(jù)分析能力使得智能體可以從不同角度分析問題，提供更全面的缺陷預(yù)測(cè)。

4.工具集成:智能體能夠與各種軟件開發(fā)工具集成，如版本控制系統(tǒng)、自動(dòng)化測(cè)試工具等，以輔助缺陷分析。集成了多種工具的智能體可以更有效地執(zhí)行任務(wù)，提高缺陷分析的準(zhǔn)確性和效率。

5.人機(jī)協(xié)同:智能體支持與開發(fā)人員的協(xié)作，通過接收人工反饋來(lái)優(yōu)化缺陷定位的準(zhǔn)確性。在規(guī)劃、需求工程、開發(fā)和評(píng)估環(huán)節(jié)，開發(fā)者與智能體的協(xié)作可以顯著提升軟件質(zhì)量。

6.特定任務(wù)優(yōu)化:智能體能夠針對(duì)特定的軟件開發(fā)和維護(hù)任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化，如代碼生成、需求分析等。通過特定任務(wù)優(yōu)化，智能體可以提

供更加定制化的解決方案，提高開發(fā)效率。

7、自動(dòng)缺陷修復(fù):智能體能夠自動(dòng)生成并應(yīng)用修復(fù)補(bǔ)丁，減少人工干預(yù)。這種自動(dòng)缺陷修復(fù)能力可以顯著提高修復(fù)速度，降低維護(hù)成本。

8.自適應(yīng)學(xué)習(xí):智能體能夠根據(jù)新的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)不斷優(yōu)化其缺陷分析和修復(fù)策略。這種自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力使得智能體能夠不斷進(jìn)化，適應(yīng)不斷變化的軟件環(huán)境。

9.性能優(yōu)化: 智能體能夠通過算法和模型的不斷優(yōu)化，提高缺陷分析和修復(fù)的效率。性能優(yōu)化確保了智能體在處理大規(guī)模軟件項(xiàng)目時(shí)的高效性。

代碼優(yōu)化及單元測(cè)試智能插件(專題四)

1.代碼審查輔助:

輔助進(jìn)行代碼審查，通過分析代碼結(jié)構(gòu)和邏輯，提出改進(jìn)建議。

2.自動(dòng)化測(cè)試生成:

自動(dòng)生成測(cè)試用例，減少手動(dòng)編寫測(cè)試代碼的工作量。

3.缺陷預(yù)測(cè):

預(yù)測(cè)代碼中可能出現(xiàn)的缺陷，幫助開發(fā)者提前修復(fù)潛在問題。

4.代碼質(zhì)量評(píng)估:

評(píng)估代碼質(zhì)量，提供代碼復(fù)雜度、可讀性等指標(biāo)。

5.性能分析:

分析代碼性能，識(shí)別性能瓶頸并提出優(yōu)化建議。

6.代碼重構(gòu)建議:

提供代碼重構(gòu)建議，幫助提高代碼的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性。

7.文檔生成:

自動(dòng)生成代碼文檔，包括函數(shù)說(shuō)明、參數(shù)描述等。

8. 靜態(tài)代碼分析:

進(jìn)行靜態(tài)代碼分析，檢查代碼中的語(yǔ)法錯(cuò)誤、潛在

9.異常檢測(cè):

檢測(cè)代碼中的異常模式，如異常處理不當(dāng)或異常使用。

代碼優(yōu)化及單元測(cè)試

測(cè)試用例自動(dòng)化生成系統(tǒng)(專題五)

測(cè)試用例自動(dòng)化生成系統(tǒng)

1.支持多格式數(shù)據(jù)源:需求來(lái)源支持文本文檔，語(yǔ)音或者視頻資料。

2.無(wú)縫對(duì)接現(xiàn)有平臺(tái):生成的測(cè)試用例可以直接導(dǎo)入現(xiàn)有用例數(shù)據(jù)庫(kù)。

3. 提高測(cè)試效率:快速生成測(cè)試用例，減少手動(dòng)編寫時(shí)間。

4.自動(dòng)化用例生成:系統(tǒng)能夠自動(dòng)創(chuàng)建測(cè)試用例，減少手動(dòng)編寫的需求。

5.全面場(chǎng)景覆蓋:工具能夠識(shí)別并生成覆蓋所有業(yè)務(wù)場(chǎng)景的測(cè)試用例，包

括正常、異常和邊緣情況。

6. 錯(cuò)誤檢測(cè)與修正:內(nèi)置機(jī)制檢測(cè)并修正測(cè)試用例中的潛在錯(cuò)誤，提高準(zhǔn)確性。

7、標(biāo)準(zhǔn)化用例格式:確保所有生成的測(cè)試用例遵循統(tǒng)一的格式和標(biāo)準(zhǔn)。

8. 敏捷開發(fā)支持:快速適應(yīng)需求變更，及時(shí)生成新的測(cè)試用例。

9.資源優(yōu)化管理:智能分配測(cè)試資源，提高測(cè)試團(tuán)隊(duì)的工作效率。

10.CI/CD集成:與持續(xù)集成和持續(xù)部署流程無(wú)縫集成，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化測(cè)試。

11.缺陷預(yù)防:通過廣泛的測(cè)試用例覆蓋，提前識(shí)別潛在的軟件缺陷。

12.自學(xué)習(xí)優(yōu)化:系統(tǒng)能夠基于歷史數(shù)據(jù)和反饋?zhàn)晕覍W(xué)習(xí)和優(yōu)化測(cè)試用例生成策略。

13.生產(chǎn)力提升:通過自動(dòng)化測(cè)試用例生成，提高測(cè)試團(tuán)隊(duì)的整體生產(chǎn)力和效率。

測(cè)試用例自動(dòng)化生成系統(tǒng)

NL2SQL數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)(專題六)

支持任何 SQL數(shù)據(jù)庫(kù)

自動(dòng)生成SQL查詢文檔

支持通過文檔進(jìn)行訓(xùn)練

使用 SQL 自我學(xué)習(xí)訓(xùn)練

通過 DDL語(yǔ)句進(jìn)行訓(xùn)練

輕松實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化報(bào)表生成

SQL語(yǔ)句性能分析及優(yōu)化

自然語(yǔ)言準(zhǔn)確生成SQL語(yǔ)句

支持復(fù)雜數(shù)據(jù)集上的高準(zhǔn)確性

自動(dòng)檢測(cè)SQL語(yǔ)句中的語(yǔ)法錯(cuò)誤，并提供可能的修正建議，快速解決問題

NL2SQL數(shù)據(jù)?成系統(tǒng)

接口自動(dòng)化框架及智能體應(yīng)用(專題七)

1.YAML/JSON測(cè)試用例:使用 YAML/JSON 編寫清晰、易于維護(hù)的測(cè)試用例。

2. 參數(shù)化與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng):支持參數(shù)化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試，提高測(cè)試用例的復(fù)用性。

3.自動(dòng)化測(cè)試報(bào)告:自動(dòng)生成包含詳細(xì)請(qǐng)求和響應(yīng)信息的測(cè)試報(bào)告。

4.斷言機(jī)制:內(nèi)置斷言功能，驗(yàn)證接口響應(yīng)。

5.Mock 服務(wù)支持:提供Mock服務(wù)，模擬依賴接口。

6.事務(wù)和并發(fā)測(cè)試:支持并發(fā)測(cè)試，模擬真實(shí)場(chǎng)景。

7.大模型接入:嵌入大模型智能體應(yīng)用。

接口自動(dòng)化框架及智能體應(yīng)用

性能測(cè)試及全鏈路監(jiān)控實(shí)戰(zhàn)(專題八)

性能測(cè)試核心技術(shù)

全鏈路監(jiān)控分析實(shí)戰(zhàn)

軟件測(cè)試智庫(kù)問答平臺(tái)實(shí)戰(zhàn)(專題九)

智庫(kù)問答平臺(tái)

【公司介紹】

杭州但問智能科技有限公司

公司成立于大模型發(fā)展元年，由業(yè)界資深專家田威峰、紀(jì)維寧和衛(wèi)懷玉共同創(chuàng)立的高科技創(chuàng)新型企業(yè)。田威峰，在軟件開發(fā)和人工智能領(lǐng)域擁有豐富經(jīng)驗(yàn)，曾為數(shù)百家知名企業(yè)提供技術(shù)培訓(xùn)及支持;紀(jì)維寧，資深項(xiàng)目經(jīng)理，擁有卓越的項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)能力;衛(wèi)懷玉，人工智能專家，對(duì)AI技術(shù)有著深入的研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

公司迅速組建了一支精英研發(fā)團(tuán)隊(duì)，開發(fā)和微調(diào)出但問意圖識(shí)別大模型及中文嵌入模型，可以高效捕捉用戶意圖，提升用戶體驗(yàn)。在短短一年內(nèi)，公司陸續(xù)推出了多款定制化企業(yè)級(jí)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、智能體系統(tǒng)、人工智能實(shí)訓(xùn)平臺(tái)等人工智能應(yīng)用產(chǎn)品。先后為中國(guó)人民銀行研發(fā)中心、郵儲(chǔ)銀行研發(fā)中心、中國(guó)石化、中關(guān)村實(shí)驗(yàn)室、中國(guó)水產(chǎn)研究所等知名企業(yè)提供技術(shù)支持及培訓(xùn)咨詢服務(wù)，贏得了客戶的高度認(rèn)可。

我們正在成為智能科技領(lǐng)域的先鋒，不斷推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品完善，為客戶帶來(lái)更大價(jià)值。公司堅(jiān)信人工智能將重塑未來(lái)工作方式，而但問正站在這場(chǎng)變革的前沿，引領(lǐng)智能科技的新紀(jì)元。

但問智能科技核?業(yè)務(wù)：

但問智庫(kù)平臺(tái)&但問智能助?