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WINGFUZZ SaaS：在线智能模糊测试平台
关于WINGFUZZ SaaS WINGFUZZ SaaS是水木羽林推出的智能模糊测试在线服务，可以在不需要用户上传源代码的情况下利用云端资源开展覆盖率引导的模糊测试。 注册使用 平台注册地址是：https://wingfuzz.com/ 注册后即可登入平台查看demo项目与相关功能，等待审核激活后就可以跑测试了。 覆盖率引导的模糊测试，或灰盒模糊测试、智能模糊测试，是一种动态测试技术。工具会自动生成大量带有随机性的测试用例，触发软件异常，最终发现软件缺陷。 WINGFUZZ架构与功能 WINGFUZZ SaaS平台整体采用“平台+SDK”架构，SDK可通过平台下载。 SDK提供了命令行工具，支持项目编译插桩、本地验证测试、远程测试Job提交等功能。 ]; strncpy(buf, content.c_str(), 10); printf("%s\n", buf);} WFUZZ_TEST_ENTRYPOINT(echo); 驱动是模糊测试器的测试入口
2.6K20编辑于 2023-03-30 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台194： 并发报告（10）
目前长这样： 说到扇形图，我们可以利用我们接口测试平台主页的那个小扇形图，不知道大家还有没有印象？ 所以我们这里也可以使用一下了。 欢迎大家提供宝贵建议，该平台将作为启蒙测试平台，永久的更新技术和需求，大家可一定要追哦~
36430编辑于 2022-05-20 - 来自专栏Lauren的FPGA
第10讲 描述高效的C测试平台：测试激励
ug902(v2018.1) High-Level Synthesis User Guide page 32 - page 37
54810发布于 2019-10-31 - 来自专栏测试开发干货
(简易)测试数据构造平台: 10 (首页-菜单)
这里自然放的都是一些菜单，在elementUI中的菜单其实很简单，代码如下：
47110编辑于 2022-07-07 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台代码实现10：菜单页面升级
留言板小程序成功加载进来，点击可进入该系列的留言板： 接口测试平台交流板 在介绍项目列表之前，先让我们热热身，做一个各个页面都会出现的 右上角返回主页按钮，这里会学习到一些css属性和js的使用。 那么我们给其他人分享的平台地址应该是：你的ip:8000/home/ 在我们之后的旅途中，会生产很多页面和功能。那么使用者如何返回主页呢？
2.5K30编辑于 2022-05-19 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台代码实现114:登录态接口-10
我们先去models.py中增加该字段：注意是DB_step类 然后去运行那俩句同步命令： 让我们先搞定简单的初始化js函数，加入了这句，默认为no 然后是展示的： 当然此时我们还不能进行测试 然后我们去views.py中： 到这，理论上我们做完了，现在来测试一下 保存，展开等 功能全部正常。 下一节，我们要开始搞定运行大用例的相关实现。
44650编辑于 2022-05-19 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台代码实现131: 全局变量-10
之后我们的用例库用例调试/异常测试/用例库用例执行等全都要调用它～ 具体代码如下： # 替换全局变量 def global_datas_replace(project_id:str,s:str) -> 然后我们去views.py中顶部 引入这个方法： 然后我们先来测试下url替换好不好使 注意上图中，我利用api_id 找出了project_id,然后 给ts_url进行替换并打印。 再去做好俩个变量组： 然后弄个简单的测试接口，我们只测试url就可以了： 其中加入了俩个变量。然后请求看看效果： 可以看到，url替换是成功了。
50520编辑于 2022-05-19 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台设计思路-10:成品总览-白盒模块
白盒测试平台的开发，我们要首先思考四件事： 我们对白盒测试手动测试到底会还是不会。 我们要做几种开发语言代码的测试 重点是主要用来管理-运行-报告，还是用来自动生成相关用例 这个事情到底值不值的去做，收益怎样 这里我就不再进行讨论这些了，各个公司和组内情况不一样。 就展示下我这里的吧：展示3种语言 的demo 这里进行设置目标待测函数 这里是手动设置各个测试用例的输入，偏于管理 执行用例和结果 关于python ，开发了自动生成白盒用例的技术。 （图片不是真实正确数据） 现在这个小平台，作为我们的技术储备，尚且活在实验室里。
40920编辑于 2022-05-18 - 来自专栏软件开发工具大盘点
主流的10款测试用例管理平台哪个好用
在软件开发过程中，有效的测试用例管理是保证产品质量的关键步骤。一个合适的测试用例管理工具不仅可以帮助团队高效地管理测试计划，还能确保测试结果的准确性和可追溯性。 为什么需要高效的测试用例管理平台？ 5.TestMonitor TestMonitor是一个专为软件测试人员设计的测试管理平台，帮助团队减少行政任务，专注于实际测试活动。它非常适合需要一个安全、端到端测试管理平台的团队。 10.Tarantula Tarantula是一款专为敏捷项目设计的开源测试管理工具，适合小型到中型团队。该工具提供直观的仪表盘和报告功能，帮助管理测试进度。 常见问题解答（FAQ） Q1: 测试用例管理平台的安全性如何保障？ 高质量的测试用例管理平台通常提供多层次的安全措施，包括角色基础的访问控制、数据加密、日志审计以及定期的安全更新和补丁。 此外，一些平台还允许企业将测试数据存储在本地服务器上，以进一步增强数据安全性。 Q2: 这些平台支持哪些类型的测试？
2.7K00编辑于 2024-06-13 - 来自专栏DevOps时代的专栏
基于 Jmeter 生态的智能化性能测试平台
02 智能化性能平台的设计思路 对于理想的智能化性能测试平台，我们认为应该具备以下能力： 自动化测试需求识别能力，包括自动风险识别和测试需求生成，提高风险识别的全面性和准确性。 一个完整的智能化性能测试平台应具备全面的智能化能力，可帮助测试人员提高测试效率、降低测试成本和提高测试质量，以支持应用程序的性能优化和改进。 通过 Prometheus 监控和定制诊断分析模型实现智能执行、监控和预警，结合自定义组件实现功能、协议、场景扩展等，逐步构建智能化性能测试平台。 对于剩余的10%统计组件，则可以使用统计监控模块来实现，无需重写。用户可以通过Web平台获得与C端一样的操作体验，从而轻松使用各种组件组合来实现复杂的交易场景。 04 智能化性能平台的未来展望 我们已经实现了智能化性能测试平台的建设，为智能化性能测试迈出了坚实的一步。随着不断有新的测试应用和场景接入，我们也发现了围绕智能化性能测试平台的丰富想象空间。
98721编辑于 2023-08-22 - 来自专栏FunTester
测试平台化
测试平台化刚好可以解决该问题，帮助团队跨过这个鸿沟，迈入高效团队的阵营。 在绝大分团队中，有负责工具组的团队，团队成员会为整个持续测试提供测试工具从而实现测试平台化。 如果团队中没有专门负责测试平台的人，那么在代码扫描部分可以使用SonarQube，在接口自动化测试平台部分可以使用Yapi，单元测试和UI自动化部分目前没有成熟的开源解决方案，使用SonarQube代码扫描平台 、Yapi接口测试平台至少能够满足测试平台化的基础需求。 推行测试平台化不再需要兼顾各种技术栈，只需要按照自己设计测试平台的技术栈在团队内进行提升就可以。 降低高级测试技能的学习成本。 对于测试行业中的高级测试类型（如性能测试），通过测试平台化降低学习成本，让所有人都可以完成。 ... ...
63430编辑于 2023-08-04 - 来自专栏软件测试学习
如何借助AI工具辅助部署TestHub 智能测试管理平台
项目简介 TestHub 是一个功能强大的智能测试管理平台，集成了 AI 需求分析、测试用例管理、API 测试、UI 自动化测试 等多个模块，旨在提升测试效率和质量。 平台采用 Django + Vue3 技术栈，提供现代化的用户界面和丰富的功能特性。 一、AI 智能化：测试进入"自动驾驶"时代 AI 需求分析：自动解析 PDF/Word/TXT 需求文档，智能提取业务要点 智能用例生成：基于需求自动生成覆盖全面的测试用例 AI 智能模式：基于 Browser-use 框架，AI 理解页面结构并自动完成测试任务（支持视觉模式 + DOM 模式） 智能助手：集成 Dify AI，随时解答测试咨询 支持多模型自由切换：DeepSeek、通义千问、 二、全端覆盖：Web / APP / API 一个平台搞定 UI 自动化测试（Web） 双引擎支持：Selenium + Playwright 随心切换 智能元素管理：ID、XPath、CSS 等多种定位策略
53610编辑于 2026-04-17 - 来自专栏Python中文社区
Win10配置人工智能学习平台Tensorflow的正确姿势
❈— 目录： Tensorflow在Windows10的安装 Tensorflow，那么什么是Tensor？ 为什么Tensorflow那么受欢迎？ CNTK分析。 Reference Tensorflow在Windows10的安装 在Windows玩了很久的Tensorflow，但由于某些不可抗因素，硬是格式化了Windows。 这篇教程算是给整个Tensorflow的Win平台填上最新的坑。
1.5K90发布于 2018-01-31 企业值得选的智能体平台有哪些？国内外 10 家 AIAgent 平台专业盘点
如今，不管是传统制造企业还是新兴电商运营，金融或是政府单位，无一不展露出对AI Agent平台的热烈追逐，争先恐后将智能体与自身业务融合。 与此同时，国内外的大厂也纷纷投入到AI Agent平台的研发中，一时间，市面上涌现出许多不同类型的AI Ageng平台。对于尚未深入接触AI Agent平台的企业而言，面对众多产品不免眼花缭乱。 本文将聚焦产品性能、商业化程度、主流评价等多个维度，以“场景适配为标准，为企业盘点出国内外10家热门的AI Agent平台产品。注：排名不分先后。 一、COZE扣子-字节跳动产品介绍：一款零代码AI智能体开发平台借助该平台，用户能够轻松创建、灵活配置并便捷发布各类AI智能体(即机器人)。 适用场景：自动筛选简历、生成数据分析报告、规划旅行行程适用群体：企业用户、要快速构建自动化解决方案的开发者三、Ki-AgentS-金智维产品介绍：基于RPA技术、AI和大模型打造的企业级AI智能体开发平台
4.1K10编辑于 2025-09-17- 来自专栏小雨的CSDN
10.性能测试
什么时候进行性能测试？ 在功能测试完成，所有的功能都比较稳定的时候，才可以做功能测试，一般在测试的中后期执行 性能测试术语 1.并发数： 广义并发数：同一时刻向服务器发送Http请求的用户数量；（有可能不是同一个功能） 在线用户数 性能测试类型 1.负载测试： （运行15min左右） 并发测试：在一定的软硬件环境下，系统的其他指标不变，测试系统在不同用户量访问级别下，系统性能的表现 容量测试：在一定的软硬件环境下，系统的其他指标不变 ，测试系统数据库数据量在不同的级别下，系统性能的表现 2.压力测试： 高于系统的最高负载，去运行系统，查看系统的表现 3.可靠性测试（疲劳测试）: 低于系统的最高负载，去运行系统，查看系统的表现 4.配置测试 ，比较每次测试结果，从而确定各个因素对系统性能的影响。
49710编辑于 2022-10-26 - 来自专栏CKL的思考空间
测试10问-下
话接上回（测试基础10问-上），继续问答之旅，答案是什么并不重要，重要的是引发一些思考。学问学问，边学边问。 06 测试是否需要过早的参与产品需求讨论？ 很多测试人员会以挖掘出一个经过N个步骤（N大于10之类的），才会出现的缺陷为荣。个人并不是很认可这种观点。从用户的操作行为来看，可能永远无法发现这类问题。 10 测试有没有钱途 这个问题本来想放在第一问的，毕竟是大家最关注的问题。但个人觉的这也不是个问题。 测试的天花板也没有你们想的那么低。没事多看看招聘信息，多和行业高手互动。测试还是大有可为的。 10问聊完，大家对测试是否有新的认知呢？ 在整理这10问题的时候，自己也做了更多的思考，测试这份职业还是比较好玩的。个人从事测试10多年，还是热爱这个行业的。测试相关的问题，欢迎沟通交流。 END 标星、点赞、关注三连走起，感谢支持。
41820编辑于 2023-02-01 - 来自专栏非典型性程序员
测试需求平台10-产品管理服务接口一篇搞定
✍ 此系列为整理分享已完结入门搭建《TPM提测平台》系列的迭代版，拥抱Vue3.0将前端框架替换成字节最新开源的arco.design，其中约60%重构和20%新增内容，定位为从 0-1手把手实现简单的测试平台开发教程 ，内容将囊括基础、扩展和实战，由浅入深带你实现测试开发岗位中平台工具技术能力入门和提升。 基于前几篇有关Flask API使用教程、Blueprint路由优化、数据持久化PyMySQL使用的知识内容，本篇就可以很轻松的实现《测试需求平台》中产品模块管理所需要的所有接口服务了。 ，大家自行做下验证测试。 上篇回顾：测试需求平台9：数据持久化与PyMySQL使用 下篇预告：Arco组件学习和页面实现 项目源代码地址 https://github.com/mrzcode/TestProjectManagement
45610编辑于 2023-10-21 大模型智能体开发平台技术能力综合测试报告
第一章：报告基础信息 • 报告标题：大模型智能体开发平台技术能力综合测试报告 • 发布机构：国家工业信息安全发展研究中心赛昇实验室 • 发布时间：2025年7月 • 行业标签：技术服务 • 产品标签：# 本次测试基于2025年5月20日至6月15日的测试周期，选取四个典型智能体开发平台，围绕业务智能化驱动能力展开测试，构建包含15个测试项、600+测试问题的标准化框架。 (二) 测试实施 五、总结与展望 附：测试指标定义 • (一) 免责声明 第四章：方法论说明 • 具体说明研究方法：采用定性分析与定量分析结合，选取四个典型智能体开发平台的个人电脑端，构建包含15个测试项 • 样本规模：基础知识数据包含纯文本文档30份（总字数约10万字）、结构化表格5张（含15000+条记录）、图文内容10组（含产品图、流程图等）；响应结果数据涵盖文本生成内容、知识来源引用、流程参数变化 • 调研对象：阿里云百炼、腾讯云智能体开发平台、扣子、百度智能云千帆四个智能体开发平台。
28010编辑于 2026-06-01大模型智能体开发平台技术能力综合测试报告
报告标题：大模型智能体开发平台技术能力综合测试报告 发布机构：国家工业信息安全发展研究中心赛昇实验室 发布时间：2025年7月 行业标签：技术服务,通用工具 产品标签：#大模型智能体开发平台 #RAG 国家工业信息安全发展研究中心于2025年5月20日至6月15日，针对阿里云百炼、腾讯云智能体开发平台、扣子及百度智能云千帆四个平台，围绕RAG能力、工作流能力和Agent工具调用三大核心维度展开测试。 测试基于涵盖3个行业、30份文档（约10万字）、5张结构化表格（含15000+条记录）及10组图文内容的数据集，设计600+测试问题，旨在评估智能体开发平台在真实业务场景中的技术实现路径与行业适配机制。 腾讯云智能体开发平台在知识库拒答场景实现100%准确率，显著优于其他平台。 工作流能力：平台间端到端流程准确率分化明显。 undefined测试结果印证了腾讯云在智能体开发平台领域的技术先进性和场景适配性，为其在企业级智能化转型中提供可靠的技术底座。
18810编辑于 2026-06-01- 来自专栏测试开发技术
2025 年颠覆测试行业的 10 大 AI 自动化测试工具平台（上篇）
而随着 AI 技术的迅猛发展，其强大的数据分析、智能识别与自主学习能力，更是为自动化测试注入了全新活力，加速了测试流程的智能化进程。 2025年，AI驱动的自动化测试工具已能基于自然语言生成测试场景、智能预测缺陷模式、甚至通过强化学习自我优化测试策略。这种变革，不仅让测试速度提升数倍，更将测试从“事后验证”推向“预防式质量守护”。 接下来，本文将为您详细介绍 2025年备受瞩目的 10 大 AI 自动化测试工具。 篇幅较长，本文先介绍值得学习的前5款AI测试工具/平台 (文末有惊喜) 1. Sauce Labs 提供基于云的测试平台，可在真实设备和浏览器环境中执行自动化测试，有效解决跨平台测试难题。 正如工具链的进化，测试人员的价值也在向业务决策层攀升。在这个智能测试时代，唯一不变的是对质量与用户体验的极致追求。
4.4K20编辑于 2025-03-29
腾讯云开发者
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