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【干货分享】研效优化实践：WeTest提效测试
导语 腾讯WeTest平台在项目测试过程中，为企业及开发者提供了很多便利，帮助研发团队快速发现产品潜在问题。接下来，本文将分享一些使用WeTest进行测试提效的小经验，希望能帮到大家。 本文作者是腾讯IEG增长协同部测试开发工程师连凌淦，拥有多年系统测试经验，在自动化、全链路压测等专项测试领域都有一定的经验。 如何把自动化执行过程的数据传递给校验模块，考虑过以下几种方案： 1，通过mq（redis、kafka等），实现数据传输到查询校验模块； 2，另起服务接收数据，通过接口调用传递数据； 3，将校验模块耦合到日志测试脚本 有了上述的机型数据，测试过程中可以进行更加精细的测试验证： 1，兼容性测试补齐产品流量中WeTest现有机型，提高兼容性测试覆盖率。 2，不同的测试场景，选用不同测试机型组，缩小测试范围，更快获得结果。 3，可针对性购买机型，补齐少数WeTest平台所没有的机型，提高测试过程的用户机型覆盖。
1.1K10编辑于 2022-01-14 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
研效优化实践：聊聊单元测试那些事儿
在构造输入数据进行测试时： 如果知道盒子的用途，但不知道盒子的构造，就是黑盒测试 如果知道盒子的用途，也知道盒子的构造，就是白盒测试 白盒测试一般只在单元测试中使用，黑盒测试在单元测试、集成测试等各个阶段都可以使用 (add(1, 2) == 3); // |||||| | | // 断言 输入数据 } // 执行测试 int main() { TestAdd(); } Given-When-Then - 测试过程发生的行为 - 调用被测函数 add() 1, 2 // Given - 测试前置条件和初始状态 - 用例输入参数 ) == 3 // Then - 测试结束断言输出结果 点击阅读《研效优化实践：Python单测——从入门到起飞》。 安平研效团队仍在持续探索优化中，若大家在工作中遇到相关问题，欢迎一起交流探讨，共同把研效工作做好、做强。
1.4K31发布于 2021-07-26 - 来自专栏测试域
DevOps研效：TestX 持续测试中开发实践赋能
工作的软件高于想尽的文档； 3. 客户合作高于合同谈判； 4. 响应变化高于遵循计划。 在传统测试流程中，测试人员通常采用的实践为：规划测试工作 - 识别测试内容 - 制定测试策略 - 创建手工测试 - 执行测试 - 报告测试进度。 可看出，传统测试重点关注测试工作是否可以按计划完成，耗费大量人力成本在进行低效手动测试工作，且并未创建稳健可维护的自动化测试框架。 在持续测试平台，创建用例评审（评审标题为 TAPD需求单标题），选中相关测试用例。平台自动创建需求评审群内，可与关联方讨论需求细节，明确开发工作点。图片3. 验收测试与部署投产在 SIT 集成测试通过后，利用持续测试平台提供一键发起测试计划功能，创建测试计 划并修改群名为【评审中】，机器人可在评审群中提醒相关人员进行验收。
1.2K50编辑于 2023-02-27 - 来自专栏TAPD
腾讯研效价值访谈：对话茹炳晟，共探微信支付研效提升智慧
腾讯最新推出「腾讯WeDev研效价值派」研效领域访谈栏目，定期邀请各资深研效专家，深入分析团队效能提升实战经验与工具融合之道，展望研效进化的未来蓝图。 TAPD作为腾讯研效WeDev生态中的研发协作平台，支撑着腾讯所有事业部的产品研发管理工作，为整合研效工具链和流程提供专业的协作支持。 Q：随着TPAD平台的深度使用，近期，腾讯研效技术委员会也推出了腾讯研效WeDev。您认为WeDev对于「微信支付」和整个腾讯研效发展有什么帮助？ 茹炳晟：我认为WeDev的出现是水到渠成的。 Q：在研效提升方面，您有哪些经验或建议想分享给其它同学？ 茹炳晟：在日常工作中，我们要始终保持好奇心：既保持对业务的好奇心，也要保持对研效提升的好奇心。 如何像「微信支付」一样打通研效工具链，提效交付全流程？ 腾讯产研双星 TAPD × CNB ，为大家重新定义研发协作新标杆！
70510编辑于 2025-09-02 - 来自专栏测试开发社区
自研接口测试平台（Django2+Bootstrap3+Unittest）
自研接口测试平台（Django2+Bootstrap3+Unittest） HttpRuleTest是一款面向 HTTP 协议的通用测试框架，只需web端维护接口测试数据，即可实现自动化测试、监控、数据统计 、持续集成等多种测试需求。 设计理念 降低接口自动化的维护成本，增加测试体验，提高测试效率 充分复用优秀的开源项目，不追求重复造轮子，而是将强大的轮子组装 遵循约定大于配置的准则，在框架功能中融入最佳工程实践 追求投入产出比，一份投入即可实现多种测试需求 核心特性 测试者通过管理接口，通过接口名去建立单接口多用例测试 测试者只需维护数据，数据会按照规则去生成脚本 测试者采用断言验证数据结果，以及可以使用接口依赖功能 测试者可以使用sql初始化，断言状态前 3.下面两种方式用例子来介绍，下图展示了一个json的数据，我要断言到result第一个对象的couponId值。
87830发布于 2019-09-20 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
研效优化实践：Python单测——从入门到起飞
本文基于腾讯安全平台部的研效优化实践，介绍和总结公司第三大后端开发语言 python 的单测编写方法，面向单测 0 基础同学，欢迎共同交流探讨。 中间穿插借助 IDE 工具来提效的手段 一、python 单测框架 单测框架无外乎封装了测试相关的核心能力来辅助我们快速进行单测，例如 java 的junit，golang 的gocover，python 类似于 JUnit 是 java 语言的标准单元测试框架一样。unittest 对于 python2.7+,python3 使用方法一致。 ，创建测试文件 2.png 完善测试代码逻辑 3.png 点击运行按钮，可以选择运行测试或者调试测试 4.png 运行结果，4 个测试用例，有 2 个失败。 安平研效团队仍在持续探索优化中，若大家在工作中遇到相关问题，欢迎一起交流探讨，共同把研效测试工作做好、做强。
2.3K60发布于 2021-07-19 - 来自专栏腾讯云TVP
Copilot 时代，开发者如何借助 AI 实现研效提升？
目前都有哪些AI工具能够帮助开发者实现开发提效？开发者又该如何利用工具来帮助自己在日常工作中事半功倍？ 大咖对谈Copilot促进开发研效提升 本期 TVP 技术夜未眠，特邀 CSDN 创始人&董事长、腾讯云 TVP 蒋涛&腾讯云开发者产品中心总经理 刘毅与腾讯云产品四部总经理 田超展开对谈。 7月16日（周二）19:30-21:30，锁定 TVP 视频号，三位开发者社区专家，将回望开发者研效提升历程，为你献上一部 Copilot 时代下程序员的生存法则扫描海报二维码或点击链接即可预约直播~
42610编辑于 2024-07-08 - 来自专栏WeTest质量开放平台团队的专栏
【干货分享】研效优化实践：AI算法助力深层BUG挖掘
本文作者是腾讯安全部系统测试高级工程师林军克，他拥有16年的软件测试经验，对AI技术在测试领域的落地颇有研究。 本文以安全防护产品举例子，但此方法论适用于涉及多因素组合导致的BUG的深度挖掘。 从而达到自动化设计用例，自动化测试的目的。 腾讯的同事之前出版过一本《AI自动化测试》的书，里面详细介绍了AI在图像类游戏和数据类游戏上的测试。 业界已有的这些技术都很优秀，但主要应用于前端页面的测试，后台的测试还没有相应的技术。 Setp3：通过AI分析各种防护跟配置间的关联。找出各种防护方式最主要的配置项。 Step4：检查各种防护方式最相关的N种配置是否符合预期设计？ 第一部份基于测试理论生成全对偶的组合非常简单。 记录下来的结果是这样的：一共分3部份，第一部份为配置项组合数据，第二部份是所发流量的名字，最后一列是被测端所用的防护手法。 数据有了，可以交给AI了。但是团队只有测试专家，没有AI专家。
38730编辑于 2021-12-09 - 来自专栏研发效能EE
质效提升 ｜ 聊聊QA与业务测试
上面一篇文章《质效提升 ｜ QA不做业务需求测试，你怎么看》主要讨论的是QA 和业务需求测试相关的问题，文章发出后收到了很多小伙伴的反馈，这里把很多有意义的反馈放在下面，希望对你有用。 吹个泡泡同学：好多面试问的问题都懵了，现在测试是不用干活了吗？怎么搭建质量管理体系？怎么提高测试质量？怎么评估测试质量？怎么让所有人都能高质量完成测试？怎么管理测试用例？怎么评估测试用例？ 虽然一开始可以找多面手来做一些调研、预研，但一旦上了规模，还是要专业的人来做，做的好且快。郭德纲老爷子有句话说得好，不要用你的业余爱好，挑战我的专业。闻道有先后，术业有专攻。 - 郭德纲 ### 我的相关文章- 质效提升 ｜ QA不做业务需求测试，你怎么看？ - DevOps | 产研协同效能提升之评审、审批流、质量卡点- DevOps｜从腾讯TEG CDC解散聊技术中台- 什么是研发效能？
54500编辑于 2023-08-24 - 来自专栏【腾讯云开发者】
首次披露：腾讯研效提升背后的两大核心驱动力
本次演讲首次披露腾讯研效的发展路径，并正式发布腾讯研效统一生态品牌——WeDev。 经过5年多的收敛和共建，腾讯已经基本完成了统一的研发测试环境资源、统一的底层元数据和研效服务工作。 自动化典型场景包括消息精准触达，在适合的时间让正确的人员处理待办；流程自动化，让自动化流转代替人工驱动数据驱动；流程规范化，让研发人员在数据节点上提供必要的信息，例如需求合规评审报告、测试报告等。 2.3 腾讯发布研效统一品牌——WeDev 完成研效平台收拢、各工具融合互通等基础工作后，腾讯研效取得了阶段性的成果。 至于AI Coding的最大挑战，在于如何让我们的agent像一名真正的开发者，也就是研效领域的图灵测试，这些是我们还在继续深耕的地方。 近几年，腾讯内部研效最大的驱动就是融合互通与智能化。
72410编辑于 2025-08-07 - 来自专栏芯智讯
vivo自研芯片V3曝光：6nm工艺，多并发AI感知ISP架构，能效比提升30%！
7月31日消息，近日，vivo公布了其最新一代的自研芯片V3，预计将会由vivo X100系列将会首发搭载。 根据vivo公布的信息显示，vivo V3采用了6nm制程工艺，能效较上一代提升了30%，拥有多并发AI感知ISP架构和第二代FIT互联系统，在提升算法效果的同时还兼顾了降低功耗，综合体验相比上一代V2 作为专为影像而生的自研芯片，在V3的支持下，vivo影像技术迎来了重大升级。 此外，vivo自研芯片V3还带来了4K级别拍后编辑功能，能够满足用户对于极高像素的视频编辑要求，即使是在拍摄4K视频后也能在4K的基础上进行编辑调整，影像体验更加出众。 据悉，vivo X100系列会在今年年底登场，处理器方面，标准版预计会搭载天玑9300芯片，顶配版预计会搭载高通骁龙8 Gen3芯片。 编辑：芯智讯-林子
63820编辑于 2023-08-09 - 来自专栏研发管理
如何运用测试影响分析(TIA)技术，帮助回归测试提效
尽管自动化测试与AI辅助测试的比例不断增加，但手动测试在用户体验验证、基于风险的探索性测试、复杂业务场景的模拟等领域，依然发挥着不可替代的作用。 测试人员的直觉、对上下文的把握、对用户感受的洞察，都是机器难以取代的能力。手动测试的问题随着系统复杂度的提升，一个完整的回归测试周期可能需要数天甚至数周才能完成。 这样可以确保不同测试人员的操作被独立追踪，并且覆盖率数据能够准确关联到具体用户。2. 手动测试执行 将测试用例从CSV文件或需求管理系统导入，进入手动测试视图。 在演示中，测试人员执行了“预约宠物医院访问”的测试场景，并通过浏览器扩展在HTTP请求中标识了操作员身份。3. 这意味着，无论是传统的手动回归场景，还是混合自动化的测试体系，TIA都能提供一致的优化效果。测试影响分析（TIA）让测试人员从“测试全部”转向“测试关键”，用数据驱动决策，而非凭经验和直觉消耗资源。
25110编辑于 2025-12-22 - 来自专栏【腾讯云开发者】
腾讯文档大仓服务治理：基于自研tRPC框架的研发提效实践
01、背景现状 tRPC 是腾讯自研的高性能、跨平台、插件化、具备高度服务治理能力的 RPC 框架， 目前在公司内各大业务广泛使用并已对外开源，详见：腾讯开源 tRPC：多语言、高性能 RPC 开发框架 4.5 目前不规范实践 4.5.1 业务查问题强依赖 Traces 使用姿势不规范，业务查问题强依赖 Traces，通常前端/测试提供给到 traceID 信息，然后直接根据 trace-detail 天机阁提供有全面的多维度看板，包括有开发、测试、运维、产品、运营、技术负责人等多方位视角，全面观测业务质量。 我们以收集表后台为例，利用天机阁Metrics监控能力分析现网业务情况。 再次，以某现网请求量最大的接口为例，当我们在被调监控中发现，/0xfff0001/11(Recordcnt)接口成功率仅有99.5%，不符合我们3个9成功率的 SLA 后台可用性. 场景2：用户反馈 Bug，运营同学拉群给到 uid，根据 uid 检索用户在问题时间段内请求日志，根据 message like 或 error 检索到对应的错误日志，使用方法3。
1.8K20编辑于 2024-04-02 - 来自专栏研发效能EE
质效提升 ｜ 聊QA与业务测试（中）
上面一篇文章《质效提升 ｜ QA不做业务需求测试，你怎么看》主要讨论的是QA 和业务需求测试相关的问题，文章发出后收到了很多小伙伴的反馈，这里把很多有意义的反馈放在下面，希望对你有用。 测试需要这些能力不具备就可以不需要呢？ 钟同学：因为测试的门槛低，入门只要会黑盒就行而且测试工资非常低。不做技术测试就往项目管理走。所以上下限不一样。 [言外之意：测试工资太低，只进行一些简单的黑盒测试，而需要更多技术和知识储备的游戏业务测试交给研发或者更专业的公司去做。] 吹个泡泡同学：好多面试问的问题都懵了，现在测试是不用干活了吗？怎么搭建质量管理体系？怎么提高测试质量？怎么评估测试质量？怎么让所有人都能高质量完成测试？怎么管理测试用例？怎么评估测试用例？ 虽然一开始可以找多面手来做一些调研、预研，但一旦上了规模，还是要专业的人来做，做的好且快。郭德纲老爷子有句话说得好，不要用你的业余爱好，挑战我的专业。 闻道有先后，术业有专攻。
42110编辑于 2023-09-11 - 来自专栏软件测试那些事
手自一体提效软件测试
那么，什么是软件测试的手自一体呢？ 笔者在10年多前组建某个核心系统测试团队的时候，提出了“手自一体”的自动化测试的概念。 当然这也是那个时期很多测试团队的工作模式，甚至是某些敏捷教练口中的“敏捷测试模式”。 （实际上测试人员是在并行处理三个迭代的工作，因为T+2需求也已经启动了） 为了能够实现在T迭代中完成本迭代相关的所有测试工作，笔者提出了能不能把手工测试和自动化测试同时完成的题目，在手工测试用例设计和执行的过程中 例如， 1)在浏览器中使用Fiddler/Charles插件录制测试人员在页面上的操作 2)保存成为HAR格式， 3)通过HAR2CASE转存为JSON/XML格式，成为测试用例，并做相应的修改。 案例3- LLM重新定义BDD/ATDD 最后再擦边一下LLM, 碰瓷一下BDD/ATDD。 先说结论，BDD/ATDD 不是手自一体。
29900编辑于 2024-12-20 - 来自专栏CODING DevOps
持续测试 | 测试流程提效：在 CODING 中实践迭代内的持续测试
本文作者：程胜聪 - CODING 产品经理 持续测试带来的变革 持续测试（或者敏捷测试）要求测试作为基础活动贯穿于软件交付的整个过程中。 相比起在 DevOps 时代陷入困境的传统测试模式，持续测试首要改变的是“测试后置“的状况，强调测试前置，通过尽早定义测试、测试与开发并行、在过程中保持紧密协作，从而实现快速反馈业务风险的目的。 如果说自动化测试和精准测试是在测试执行这个单点上对效率的提升，那么迭代内测试则是在整体流程上的对测试效率进行提升。 迭代进行中： 开发同学实现编码的同时，测试同学同步编写该故事的测试用例，用例逐步补充完整的测试计划可以称为“测试计划 beta 版”。 如此通过开发测试的紧密协同工作，逐步接近体现业务价值的持续交付。 3. 发布的时候： 在迭代最后需求故事都完成后，我们就可以获得包含完整测试用例内容的“测试计划正式版”。
1.6K20发布于 2021-06-03 - 来自专栏用户4624600的专栏
测试开发比，能代表质效平衡吗？
看到一个很有意思的话题：测试团队需要保障质量，同时也要考虑测试效率，质量和效率之间的平衡，其实很大程度上取决于测试和开发的人数占比。只有先保证资源上的平衡，才能在保障质量的同时保证一定的测试效率。 下面是三个我亲身经历的案例： 1、业务测试团队：测试开发比1:5。 业务测试团队的主要测试活动，还是基于业务需求进行各种需求分析和场景设计用例执行。 由于业务测试的各种场景组合复杂性，以及沟通协调等很多琐碎的事情，导致需要较多的测试同学投入进来。 2、基础架构团队：测试开发比1:12。 这种基础技术组件本身的功能特性相对较为具体，且更容易模块化和标准化，因此测试资源的占比会相对低一些。 3、云服务厂商团队：测试开发比1:16。 比如测试活动中比较费时间的点有准备测试数据和测试环境部署维护，那就可以通过工具和基础设施建设优化，来提高方面的效率。
35310编辑于 2024-08-20 - 来自专栏TAPD
敏捷设计、高效协同，腾讯乐享基于TAPD&CoDesign的研效提升之路
乐享团队通过 TAPD 自定义配置需求流转过程，将需求迭代过程划分为“规划中、通过需求评审、技术讨论中、设计中、实现中、已完成转测试、已拒绝”等不同状态，每个状态明确责任人与交付时间，当前状态完成后自动流转下一个状态 未来，TAPD 与 CoDesign 将在产品层面实现更深度的结合，帮助更多企业实现产品设计研发敏捷协作，助力企业研效提升。 ?
1.8K10发布于 2021-06-25 - 来自专栏老张的求知思考世界
测试开发比，能代表质效平衡吗？
看到一个很有意思的话题：测试团队需要保障质量，同时也要考虑测试效率，质量和效率之间的平衡，其实很大程度上取决于测试和开发的人数占比。只有先保证资源上的平衡，才能在保障质量的同时保证一定的测试效率。 下面是三个我亲身经历的案例： 1、业务测试团队：测试开发比1:5。 业务测试团队的主要测试活动，还是基于业务需求进行各种需求分析和场景设计用例执行。 由于业务测试的各种场景组合复杂性，以及沟通协调等很多琐碎的事情，导致需要较多的测试同学投入进来。 2、基础架构团队：测试开发比1:12。 这种基础技术组件本身的功能特性相对较为具体，且更容易模块化和标准化，因此测试资源的占比会相对低一些。 3、云服务厂商团队：测试开发比1:16。 比如测试活动中比较费时间的点有准备测试数据和测试环境部署维护，那就可以通过工具和基础设施建设优化，来提高方面的效率。
53510编辑于 2024-07-04 - 来自专栏用户4624600的专栏
基于AIGC的测试提效实践优化「MTSC分享」
AIGC的测试提效实践优化 接下来给大家介绍下今年MTSC大会「基于AIGC的测试提效实践优化」的思路。 测试面临的挑战 AI的发展及带来的问题解决思考 通用大语言模型测试应用及改善 通用大模型面临的困境
48710编辑于 2024-08-20
腾讯云开发者
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