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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。 因此，我们将UI自动化功能测试与日志测试相结合，基于蓝盾流水线和WeTest，搭建了一个日志自动化测试模块。 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。
1.2K10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
结合测试 V 型图，可以清晰看到单元测试在项目周期中所处的位置阶段。 单元测试有什么好处？ 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 常见的测试框架都支持通过测试套件（TestSuite）对测试用例（TestCase）在逻辑上进行组织，测试套件可以嵌套，整个单元测试可以组织为树状结构。 常见的测试框架还支持 Fixture。 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。
1.5K31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
导语：DevOps时代下，要想构建能够支撑起数字化转型要求的研发能力，与之适配的测试能力必不可少，打破以往项目内产品、开发、测试团队各自为战，认知存异的窘况，通过测试前置、打通自动化、测试贯穿，真正意义上提升团队研发效率和质量 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。 = coding-ct）； 圈选持续测试用例库，dev/coding-testing 分支，所有已自动化的用例，创建测试计划； 启动自动化测试任务 自动化测试 执行对 SIT 环境的自动化测试。 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。
1.4K50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！
1K10编辑于 2025-09-02 研发、测试提效攻略：利用Apipost AI 6 大核心功能实现接口测试全流程
六、AI 自动生成接口测试用例接口测试的质量取决于测试用例的覆盖度，但手动设计用例往往存在遗漏 —— 比如忽略异常输入、安全性验证、限流机制等场景。 我们利用Apipost 的 AI 功能，不仅可以自动生成接口测试用例，还可以实现“全面覆盖”，包括 API 规范性测试、协议兼容性测试、HTTP 方法验证、异常输入处理测试、参数完整性测试、安全性验证测试 、环境兼容性测试、限流机制测试，八大预置防护性测试……一键即可完成，再也不用一个一个的动手设计用例，大大提高了测试效率。 操作步骤：1.进入用例生成功能：点击「接口用例」选择需要生成的测试用例（默认全选），点击 「一键生成测试用例」2.查看用例描述，点击 「应用并测试」，等待测试执行3.查看测试结果及报告，进行接口分析记录 场景延伸：测试人员在进行回归测试时，可一键生成全面的测试用例，确保接口迭代后功能稳定；研发人员在上线前，通过安全性验证、限流机制测试等场景，提前发现潜在风险，避免线上故障。
1.1K01编辑于 2025-11-28- 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 @pytest.mark.skip def test_min(): values = (2, 3, 1, 4, 6) assert min(values) == 1 def test_max ---- my_program.py 20 4 80% 33-35, 39 my_other_module.py 56 6 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。
2.5K60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~
50210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。 为了探索新技术应用于测试领域，我快速扫了一下AI的盲，再进行更深入的学习时发现，其实AI应用于测试领域的未来已至。业界己经有不少工具在利用AI做自动化测试了，连用例都是自动化设计的。 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。 腾讯WeTest为移动开发者提供兼容性测试、云真机、性能测试、安全防护等优秀研发工具，为百余行业提供解决方案，覆盖产品在研发、运营各阶段的测试需求，历经千款产品磨砺。
41630编辑于 2021-12-09 - 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。
71520编辑于 2023-08-09 - 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？
61800编辑于 2023-08-24 - 来自专栏小李的前端小屋
6 个提效开发的 JavaScript “杀手”函数
5.简单的深拷贝 利用 JSON 方法先转化成 string 再转换为对象 const deepCopy = (obj) => JSON.parse(JSON.stringify(obj)); 6. > { await wait(1000); console.log( async ); }; asyncFunc(); ---- 原文：https://dev.to/ruppysuppy/6- intersectionobserver_api.html [2] URLs: https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Glossary/URL [3] https://dev.to/ruppysuppy/6- killer-utility-functions-in-javascript-1j68: https://dev.to/ruppysuppy/6-killer-utility-functions-in-javascript
47030编辑于 2022-07-13 企业级发布与研效：TDS 如何让又快又稳成为常态
一、TDS发布与研效体系：从"拼运气"到"AI护航"TDS（TencentDevice-orientedService，腾讯端服务）是由腾讯大前端技术委员会发起的技术产品联盟，核心定位是覆盖从设计到运营的全研发周期 在发布与研效这个维度，TDS旗下产品从三个角度给出了系统性的解法：企业级应用的发布，面临三个核心挑战：多平台协同难：客户端要过应用商店审核、Web要滚动部署、小程序要单独提交——各端节奏不同步，一次完整发布往往要协调多个团队 ShiplyAI护航灰度发布↓线上监控→Bugly实时异常监控↓问题修复→Fiber自动流转修复流程这个闭环的关键在于数据贯通：Shiply的发布数据、Bugly的监控数据、TEDi的研效数据，都在TDS 结语企业级应用的发布与研效，核心不是"用多复杂的工具"，而是"减少多少不必要的等待和协调"。 本文基于公开资料与行业观察撰写，旨在探讨企业级发布与研效体系的建设路径。文中涉及TDS产品的描述均来自其官方公开信息。
29710编辑于 2026-05-13- 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。 目前，我们在单测代码生成上的经验，用自动化沙盒进行“运行-修复”正反馈，正确率提升了6%。 基础模型层，则支持混元、开源模型和外部闭源模型灵活接入。 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。
1K10编辑于 2025-08-07 - 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。 设置完成后，持续测试平台会自动收集代码覆盖率并生成受影响测试列表。 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。
35510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。
2K20编辑于 2024-04-02 - 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”。 总结 CODING 迭代视角的测试工作流的核心理念是引导测试的前置，在过程中增强了测试与其他角色的协作和反馈。目的是通过产品能力来帮助团队固化良好实践，从而实现高效的测试： 首先，尽早规划了测试。
1.7K20发布于 2021-06-03 - 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。
49310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 这就是手自一体测试的由来。 案例1- 某后端系统 以下是若干年前在“简书”上简单写的一段话，介绍的这个方案，核心在于写完测试用例用例后先执行（核心系统是纯后台，只能通过接口进行测试），用执行结果来作为测试用例的预期结果，当然还需要有一些配套的测试数据管理的工作
41100编辑于 2024-12-20 - 来自专栏光城(guangcity)
研一月总结之LeetCode攀登之旅(6)
研一月总结之LeetCode攀登之旅(6) 0.说在前面 1.Z形排列 1.1 思想 1.2 实现 2.atoi 2.1 思想 2.2 实现 3.作者的话 0.说在前面 入学研一至今一个月，做个小总结。 在这一个月内，算上这篇文章，再加上后天未上传的，共23篇，github上上传代码6个仓库+，还有本地未上传的，加起来共有8个代码仓库左右，每个仓库代码量不低于300行。公众号文章算上本节15篇。 哎，上研恼火。。。 不说了，自己消化，今天主要分析Z形排列与aoti问题。 我们知道当所给的行不同，那么公差也必然不同，于是推出，公差必然与行有关，上述的所给的总行为4，当前行为1时，可以计算出6=2*(4-1)+0，那么当当前行为第二行时候，可以计算出7=2*(4-1)+1。
55110发布于 2019-09-20 腾讯研效破局：全生命周期项目管控与数字身份实践
DevOps工具链无缝集成： 深度集成代码管理（Gitlab/GitHub）、持续集成（Jenkins/蓝盾CI）、代码检查（SonarQube/Code cc）与自动化测试（JMeter/JUnit） ，实现从设计到发布的全链路追踪，测试失败直接自动生成缺陷（Bug）并关联构建产物。
21810编辑于 2026-06-01
腾讯云开发者
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