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AI+Web3实战营日志 #7 | 完成Core合约测试
这是我的 AI + Web3 实战营 的第七篇研发日志，前六篇如下： AI+Web3实战营日志 #1｜开营 AI+Web3实战营日志 #2 | 完成底层合约 AI+Web3实战营日志 #3 | Router 合约 AI+Web3实战营日志 #4 | Rebalancer合约 AI+Web3实战营日志 #5 | 完成合约开发 AI+Web3实战营日志 #6 | 开始合约测试 另外，关于 AI + Web3 实战营的相关介绍则有如下几篇文章 ： 我要启动 AI + Web3 实战营了 再谈 AI+Web3 实战营：这到底能带给你什么？ 加上最初的 1.5 小时测试时间，累计约 6.5 小时，终于把 BlockETFCore 合约的所有测试用例全部跑通。 下面就来总结下这次测试成果。 如果放在传统的测试流程中，这样规模的测试通常需要一个 2–3 人的测试团队，至少耗时 2–3 周 才能完成。而我们仅凭个人+AI 协作，就在不到 7 个小时里完成了同等甚至更高质量的测试。
14410编辑于 2025-11-12 - 来自专栏简尚
关于「测试时间测试周期」7 点参考
，测试1天； 4）项目周期三个月，开发一个月，测试1天 ； 5）开发一周，测试周期1小时； 6）开发3天，测试周期0小时（未测试，直接上线）； 7）当天突然知道一个需求，当天就需要你测试，当天上线 3、常规来看，3天的测试预留时间，或者1周的预留时间，一定会被开发压缩的（即：在你的测试周期里，还会存在一些开发并行工作），先做冒烟测试，开发阶段就多关注代码实现逻辑、接口情况、测试数据准备、环境准备， 测试报告，附上你的测试点、以及可能性的风险、结论，避免背锅； 测试报告模板、怎么写，见文章 从业多年，依然写不好一份测试报告 ！ ）； 6、当时间确实不够，系统会线上问题的容忍度又非常低的情况下，测试报告明确注明风险+结论（不同意上线），且邮件发出来；最终，还是要一意孤行，锅，团队一起背 ； 7、确实很多非核心系统、内部系统、纯底层代码逻辑的底层框架 ，完全不需要测试，直接跳过测试、上线也是可以的（如果能做到 单元测试、代码检查、线上监控）； 参考文章：软件测试从业者终极目标，线上零BUG如何实现 ？
4.5K30发布于 2020-05-14 - 来自专栏啄木鸟软件测试
软件性能测试（连载7）
图3-18 CPU状态转换图 7）软中断与硬中断 假设现在一家公司就有一名客服人员，这个客服人员就有一台座机，这种情况下用户碰到问题只能打电话给这个客服人员，如果有多个用户同时打入只能凭运气，先打通电话的人得到回答 /softirqs CPU0 CPU1 HI: 0 0 TIMER: 811613 1972736 NET_TX: 49 7 #ps aux | grep softirq root 7 0.0 0.0 0 0 ? PIDUSER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 7 root 20 0 0
1.3K30发布于 2020-02-19 软件测试 + AI
通过结合AI与传统测试方法，企业能够更有效地应对复杂的开发环境，从而提高最终产品的质量和用户满意度。一、软件测试软件测试是软件开发中至关重要的一环，主要目标是查找软件中的缺陷（bug），保障软件质量。 ②作用提高速度和效率缺陷预测与分析③AI应用于软件测试的方式AI通过与测试工程师的互动来增强测试过程。通过输入具体的指令（Prompt），工程师可以指导AI生成所需的测试用例、报告或分析。 ④AI赋能软件测试的具体应用需求评审：AI可以帮助分析需求文档，识别潜在的模糊或不一致之处，提高需求的明确性。测试计划编写：AI可以根据项目需求和历史数据生成测试计划，节省时间并提高效率。 测试用例设计：通过自动生成测试用例，AI能够快速覆盖各种场景，尤其是在面对复杂系统时。测试报告生成：AI能够自动整理测试结果，并生成易于理解的报告，帮助团队做出决策。 自动化测试：AI赋能的自动化测试不仅可以执行重复性测试，还能在代码更新时自动调整测试用例，确保持续集成的有效性。业务代码编写：AI能够协助开发人员编写代码，并提供实时的错误调试和注释建议。
74321编辑于 2024-09-18- 来自专栏全栈程序员必看
httprunner（7）测试用例RunRequest
测试用例分层 每个测试用例都有1个或多个测试步骤（List[step]），每个测试步骤对应一个API请求或其他用例的引用。 你可以将API定义为只有一个请求步骤的测试用例。 测试用例的分层思想： 测试用例（testcase）应该是完整且独立的，每条测试用例应该是都可以独立运行的（重要） 测试用例是测试步骤（teststep）的有序集合 测试用例集（testsuite）是测试用例的无序集合 每个测试步骤的变量都是独立的，如果想在多个测试步骤中共享变量，需要在config variables中定义。 .validate 断言，我们测试最终就是要验证接口返回是否符合预期。
63740编辑于 2022-09-19 - 来自专栏华仔的技术笔记
Xcode 7 自动测试XCTestCase
而传统的单元测试很难对 app 的功能或者 UI 进行测试。 Apple 在 Xcode 7 中新加入了一套 UI Testing 的工具，其目的就是解决这个问题。 这篇文章将通过一个简单的例子来说明 Xcode 7 中 UI Testing 的基本概念和使用方法。 这也是为什么 iOS 中大部分的 UI 测试框架都是基于 UI Accessibility 的原因，Xcode 7 的 UI Testing 也不例外。 evaluatedWithObject: navTitle, handler: nil) waitForExpectationsWithTimeout(5, handler: nil) } 注意在当前的 Xcode 版本 (7.0 7A218
2.2K70发布于 2018-05-17 - 来自专栏啄木鸟软件测试
安全测试工具（连载7）
关键的用法 lnmap -sP 192.168.0.0/24：进行ping扫描，打印出对扫描做出响应的主机，不做进一步测试。 这个测试用于确定系统是否运行了sshd、DNS、imapd或4564端口。如果这些端口打开，将使用版本检测来确定哪种应用在运行。 on 127.0.0.1 Discovered open port 8005/tcp on 127.0.0.1 Discovered open port 5521/tcp on 127.0.0.1 案例7： 192.168.0.133 案例14：使用通配符扫描 C:\Program Files (x86)\Nmap\scripts> nmap --script "http-*" 192.168.0.133 星云测试
1.2K40发布于 2019-12-12 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
CentOS7压力测试MGR
最近在规划CentOS7版本中的MySQL测试情况，于是找了公司内部的虚拟机来做下模拟测试。 性能数据可以参考一篇对比测试的文章，总结的蛮好。 测试阶段 在本次测试中，我使用的是社区版5.7.27作为测试的对比，整个测试预期是按照如下的方式来做对比的。 ? 在实际部署时，CentOS7中还是存在一些差异，为了尽可能和运维平台衔接起来，所以整个部署是使用了平台化工具来做的。 -rw-r----- 1 mysql mysql 163475246 Sep 17 17:29 mysqlbin.000033 从性能测试来看，目前得到的初始数据，MGR的QPS在3200左右，而异步模式已经在 后续这一版测试还是要在一些细节上做一些补充测试。 文章详情《MySQL DBA工作笔记》
86640发布于 2019-09-19 - 来自专栏啄木鸟软件测试
精准测试及其工具（连载7）
3.5星云客户端测试台功能说明 前置条件:双向追溯功能可以运行的前提是，测试用例已经被运行过，并且示波器收到了波形采集到了动态数据。 双向追溯是指通过运行测试用例，实现测试用例与被测源码间相互追溯。 根据测试用例查看相关被测源码为正向追溯，根据被测源码查看相关测试用例为逆向追溯。 在测试用例列表中选择测试用例，可以追溯到该测试用例的内容描述信息，在模块调用图中显示被测试到的函数；也可以在模块调用图中，点击相关的函数，也可以追溯到相关的测试用例。 该追溯技术方便了用户查看和设计测试用例。 进入双向追溯选择视图点击“测试台”，如图59所示。 ? 图59进入测试台 1. 模块流程图 对于系统之间或模块之间往往通过HTTP、HTTPS等通信协议进行，而星云测试通过agent技术，把测试用例进行过的多个系统或多个模块之间的调用进行了记录并绘制成展示图，测试人员可以很直观的观察出测试用例从起始点到进行的各系统或各模块之间的调用关系图
1.1K10发布于 2019-12-12 - 来自专栏ThoughtWorks
AI测试的迷思
在这些测试社区和社群中，我遇到了许多关于AI测试的问题，例如什么是AI测试，如何进行AI测试，AI测试有哪些工具与方法等。 然而，当我在网上搜索AI测试相关的书籍时，却发现大量的AI开发相关书籍，却鲜有专门介绍AI测试的书籍。这说明测试业界仍在混沌中不断摸索前进。 AI测试的迷思 在讨论AI测试时，通常存在两种理解： 第一种是利用AI辅助当前的软件测试，例如使用AI系统学习测试分析和测试设计，进而自动生成测试用例并自动化实现这些测试用例。 因此，AI辅助测试仍有很长的路要走。 第三个问题：哪些软件系统能用AI辅助测试？ 理论上，任何软件系统都可以使用AI来辅助自动化测试工作。 总结 通过上面对于问题的回答，希望能解决大家对于AI测试的困惑，包括了解什么是AI测试，自己的项目是否适合使用AI测试，以及未来是否需要在AI测试上投资等问题。
58220编辑于 2023-04-28 - 来自专栏决策智能与机器学习
如何测试AI系统？
简而言之，您不会像对其他项目进行质量检查那样对AI项目进行质量检查。这是因为对于AI项目而言，我们要测试的内容，测试方式以及测试时间的概念大不相同。 在AI的训练和推理阶段进行测试和质量保证，那些有机器学习模型训练经验的人都知道测试实际上是使AI项目正常工作的核心要素。您不仅可以开发AI算法，还可以将训练数据投入其中。 完成此操作后，您可以返回并使用其他预留测试数据来验证模型是否确实按预期工作。尽管这是测试和验证的所有方面，但它发生在AI项目的训练阶段。这是在AI模型投入运行之前。 这意味着，如果您不是从头开始编写代码，那么就实际代码而言，几乎没有什么要测试的-假设算法已经通过了测试。在AI项目中，假设已按照预期实施了QA，则质量检查将永远不会专注于AI算法本身或代码。 您需要测试将AI模型投入生产的代码-AI系统的操作组件。这可能会在AI模型投入生产之前发生，但是实际上您并没有在测试AI模型。相反，您正在测试使用该模型的系统。
1.7K10发布于 2020-08-04 - 来自专栏软件测试学习
AI教你学测试
ChatGPT这个词相信大家最近看到都不会陌生，应该刷爆了各位的朋友圈，各种分享注册教程、什么AI写代码的文章比比皆是，今天，让我们一起来看一下OpenAI能不能教我们学测试呢，对测试人员的日常工作是否有帮助呢 二、AI智能对话初体验 注册账号后，通过对话，我们来看一下AI会教我们怎么去学测试呢？ 怎么判断自己目前是否适合转行做测试？ 软件测试的基本流程是什么？ 数据库怎么去学？ 测试环境怎么搭建？ 自动化框架的设计思路？ 测开要具备哪些技能？ 面试时怎么谈薪资？ 印象深刻的bug？ 接口幂等什么意思？ 自动化测试的高频面试题 如何在团队中推广自动化测试？ UI自动化定位不到元素有哪些原因？ 看到这，你是不是以为AI是万能的呢？
81020编辑于 2023-02-24 - 来自专栏啄木鸟软件测试
软件安全性测试（连载7）
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71910发布于 2019-12-23 - 来自专栏区块链入门
【实践】7.DOCKER之性能测试
测试环境： 操作系统：CentOS7、openstack nova-docker启动的centos7、openstack环境启动的centos7虚拟机 CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU 因此虚拟内存到物理内存的映射次数比较少，性能瓶颈主要在物理内存的读写速度上，因此这种情况docker和虚拟机的测试性能差别不大; 内存带宽测试中docker与虚拟机内存访问性能差异不大的原因是由于内存带宽测试中需要进行虚拟地址到物理地址的映射次数比较少 根据这个假设，我们推测，当进行随机内存访问测试时这两者的性能差距将会变大，因为随机内存访问测试中需要进行虚拟内存地址到物理内存地址的映射次数将会变多。结果如下图所示。 image image image docker与虚拟机存储性能比较 采用iometer分别以顺序读、随机读、顺序写、随机写四中模式对如下3中场景进行测试，测试过程中文件系统采用ext4 测试前预热30s 虚拟机网络性能对比测试》
3.3K30发布于 2021-05-27 - 来自专栏测试基础
【JMeter系列-7】Linux下执行测试
JMeter不仅能十分便捷地进行接口测试，同时它也是一款优秀的压测工具。 在实际的性能测试中，一般会专门申请一台CPU、内存、磁盘指标都较好的linux服务器作为压测机器。 1 环境配置 版本情况：Linux版本为Centos7，JMeter使用版本为3.3，JDK版本为1.8。 -t表示测试计划，后面跟测试计划名称 -l表示测试结果，后面跟测试结果文件名称 ? local/testResult/test.jtl 脚本运行结束后，会在testResult目录下生成一个test.jtl文件，将这个文件导出到windows端JMeter中的聚合报告中，即可查看测试详情
2.2K20发布于 2020-09-16 - 来自专栏啄木鸟软件测试
单元测试工具（连载7）
2.3 建立基于Marven的单元测试项目 接下来就可以建立基于Marven的单元测试项目了，打开eclipse-file-new-other，选中maven project点击【next】，如图20 图24 被测文件所处目录位置 在src\test相应的目录中建立测试文件CalculatorTest.java。如图25所示。 ? 图25 测试文件所处目录位置 CalculatorTest.java文件代码如下。 案例4：利用Marven测试简易计算器。 图26 转为TestNG 最后仍旧在测试文件处点击鼠标右键，选择“Run As->TestNG” ，如图27所示。 ? 图27 用TestNG Test运行 运行完毕，得到如图28的测试结果。 ? 图28 TestNG Test的测试报告 星云测试 http://www.teststars.cc 奇林软件 http://www.kylinpet.com 联合通测 http://www.quicktesting.net
51120发布于 2019-12-12 - 来自专栏啄木鸟软件测试
AI驱动测试性能优化：测试专家必看
据2024年Apex.ai《全球质量工程趋势报告》显示，73%的头部科技企业已在性能测试环节引入AI能力，平均将高危性能缺陷检出时间缩短68%，资源消耗降低41%。 这并非技术噱头，而是测试范式从‘验证正确性’向‘预测风险性’的战略跃迁。本文聚焦AI如何真正赋能性能测试效能革命，为测试专家提供可落地的技术路径与实践洞察。 一、AI不止于‘自动化’：重构性能测试的认知边界 很多团队误将AI测试等同于‘用AI写脚本’，实则大谬。 人机协同层：AI不是替代测试工程师，而是扩展其认知带宽。 结语 AI驱动的性能测试优化，终极目标不是让机器跑得更快，而是让质量决策更早、更准、更稳。
29210编辑于 2026-03-04 - 来自专栏测试开发真货
AI助力测试-测试用例的编写
准备需求文档与测试范围定义：在启动AI编写测试用例前，需要先明确测试目标和范围。首先要准备详细的需求文档，包括功能描述、业务逻辑、用户场景等关键信息。 明确测试范围有助于AI更聚焦地生成相关测试用例，避免生成无关或超出范围的内容。 AI工具选择与配置：根据前期工作，可选择codebuddy、cursor、trae等AI编辑器或cherrystudio等API调用工具。 不同工具各有特点，AI编辑器适合直接在编辑器中进行测试用例的编写和修改，操作便捷；而API调用工具则可以集成到现有的测试流程或系统中，实现更自动化的测试用例生成。 生成用例：处理用例：然后就可以复制用例，当然只是简单演示，重点就是智能体的设定，需要告知ai以什么形式返回。其他工具同理。
1.1K30编辑于 2025-11-21 - 来自专栏小雨的CSDN
7.单元测试的步骤
单元测试是对软件组成单元进行测试。其目的是检验软件基本组成单位的正确性。测试的对象是软件设计的最小单位：模块。 又称为模块测试，具体步骤如下： 打开项目，在pom.xml中下载JUnit的依赖，或者直接手动导入jar包（我这里网不好，在pom.xml中 没有办法下载依赖成功，就直接手动导入jar包吧！） （以上插入jar包的过程和做项目的时候一样） （到这就已经创建好了单元测试的类，就可以在这个生成的类中编写测试代码） 运行之后结果如下：
28720编辑于 2022-10-26 - 来自专栏后台及大数据开发
CentOS7 fastdfs安装与测试
storage service fdfs_storaged start #检查storage是否启动 service fdfs_storaged status 或者 ps -ef | grep fdfs 测试 192.168.6.119:22122$g' /etc/fdfs/client.conf #集群状态检查 /usr/bin/fdfs_monitor /etc/fdfs/client.conf #上传文件测试 -rw-r--r-- 1 root root 8 Jul 31 13:43 wKgGdV8jr4SAGLthAAAACOIew5U501.txt [root@node117 00]# #下载文件测试 fdfs_download_file /etc/fdfs/client.conf westone/M00/00/00/wKgGdV8jr4SAGLthAAAACOIew5U501.txt aaaaa.txt #删除文件测试
80521发布于 2020-08-06
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