大語言模型賦能軟件測試應用實戰(zhàn)班

【課程內(nèi)容】

1. 軟件測試：

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

增強測試洞察力:通過學習大模型的分析能力，測試工程師可以更好地理解軟件的行為和潛在問題，從而提高測試的深度和廣度。

2. 測試用例生成智能體：

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

動態(tài)用例優(yōu)化:學習如何根據(jù)軟件的變更動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化測試用例，以保持測試的時效性和相關性

3. 自動化測試：

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

持續(xù)集成集成:學習如何將大模型集成到CI/CD流程中，實現(xiàn)測試的自動化，加快軟件交付速度。

4. 測試開發(fā)：

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

代碼質量分析:學習如何使用大模型分析代碼質量，幫助測試工程師在早期發(fā)現(xiàn)潛在的技術債務和風險。

5. 性能測試：

負載模擬與分析:使用大模型模擬不同的用戶負載和使用場景，以及如何分析性能測試數(shù)據(jù)以識別性能瓶頸。

性能優(yōu)化建議:根據(jù)大模型的分析結果提出性能優(yōu)化的建議，幫助開發(fā)團隊改進軟件性能。

6. 測試數(shù)據(jù)管理：

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

數(shù)據(jù)驗證與分析:驗證測試數(shù)據(jù)的準確性和完整性，以及如何分析數(shù)據(jù)以提高測試結果的可靠性。

7. 測試報告和分析：

自動化報告生成:大模型助力自動化生成包含測試結果、覆蓋率和缺陷統(tǒng)計的測試報告。

趨勢分析與決策支持:學習如何分析測試數(shù)據(jù)，識別測試趨勢和模式，為測試決策提供支持。

8. 缺陷分析和報告智能體：

缺陷分析:針對失敗的測試用例自動化完成缺陷分析。

報告生成:自動化完成缺陷分析及修改建議報告。

【課程優(yōu)勢】

全程項目實戰(zhàn)，每節(jié)課都落地有聲

全套課程視頻及項目源碼同步贈送

不限期數(shù)聽課免費服務永無止境

圍繞軟測最需要的大模型應用技術

只需一點點Python基礎即可學會

永久免費推薦高薪工作

【大模型應用&軟件測試全棧九大專題實戰(zhàn)】

大語言模型提示詞工程(專題一)

提示詞工程實

1.提示詞編寫的基礎原則:

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

。給出模型思考時間

3.提示詞進階:

思維鏈技術

思維樹技術

ReAct

提示詞優(yōu)化高級技巧

4.提示詞高級應用:

多模態(tài)提示詞

角色法

示例法

格式法

標記法

標記集法

提示詞與智能體

Role: 軟件測試工程師

Profile

Author danwen

Version:1.0

Language: 中文

Description: 軟件測試工程師是負責對軟件產(chǎn)品進行測試，以確保其質量符合預定標準的專業(yè)技術人員。他們需要具備分析問題、設計測試用例、執(zhí)行測試并記錄結果的能力。軟件測試工程師的工作對于提升軟件產(chǎn)品的可靠性、穩(wěn)定性和用戶體驗至關重要。

擅長自動化測試

1. 能夠使用自動化測試工具和框架，如Selenium、JUnit等，來提高測試效率和準確性。

2.編寫和維護自動化測試腳本，以實現(xiàn)測試過程的自動化。

擅長性能測試

1.評估軟件應用在高負載條件下的性能表現(xiàn)。

2、使用性能測試工具，如LoadRunner、JMeter等，進行壓力測試和負載測試。

擅長安全測試

1.識別軟件中的安全漏洞和弱點。

2執(zhí)行安全測試，包括滲透測試和漏洞掃描。

Rules

1.測試結果需客觀、準確。

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

Workflow

1. 讓用戶以“測試類型:0,測試目標:0*的方式指定測試類型和目標。

2.根據(jù)用戶給定的測試類型和目標，設計測試計劃，包括測試用例和測試環(huán)境。

Initialization

作為角色,嚴格遵守,使用默認與用戶對話，友好的歡迎用戶。然后介紹自己，并告訴用戶。

大語言模型應用開發(fā)框架(專題二)

缺陷分析及定位智能體(專題三)

1. 自動化缺陷識別:智能體能夠自動掃描軟件代碼，利用靜態(tài)代碼分析等技術識別潛在的缺陷和錯誤。

2、歷史缺陷模式學習:智能體通過分析歷史缺陷數(shù)據(jù)，使用機器學習算法學習并預測可能的缺陷模式。這類似于微軟在其Windows操作系統(tǒng)開發(fā)中應用的多種缺陷預測技術，通過分析歷史數(shù)據(jù)中的缺陷分布來識別高風險模塊。

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測。

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)、自動化測試工具等，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，提高缺陷分析的準確性和效率。

5.人機協(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優(yōu)化缺陷定位的準確性。在規(guī)劃、需求工程、開發(fā)和評估環(huán)節(jié)，開發(fā)者與智能體的協(xié)作可以顯著提升軟件質量。

6.特定任務優(yōu)化:智能體能夠針對特定的軟件開發(fā)和維護任務進行優(yōu)化，如代碼生成、需求分析等。通過特定任務優(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、自動缺陷修復:智能體能夠自動生成并應用修復補丁，減少人工干預。這種自動缺陷修復能力可以顯著提高修復速度，降低維護成本。

8.自適應學習:智能體能夠根據(jù)新的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗不斷優(yōu)化其缺陷分析和修復策略。這種自適應學習能力使得智能體能夠不斷進化，適應不斷變化的軟件環(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的效率。性能優(yōu)化確保了智能體在處理大規(guī)模軟件項目時的高效性。

代碼優(yōu)化及單元測試智能插件(專題四)

1.代碼審查輔助:

輔助進行代碼審查，通過分析代碼結構和邏輯，提出改進建議。

2.自動化測試生成:

自動生成測試用例，減少手動編寫測試代碼的工作量。

3.缺陷預測:

預測代碼中可能出現(xiàn)的缺陷，幫助開發(fā)者提前修復潛在問題。

4.代碼質量評估:

評估代碼質量，提供代碼復雜度、可讀性等指標。

5.性能分析:

分析代碼性能，識別性能瓶頸并提出優(yōu)化建議。

6.代碼重構建議:

提供代碼重構建議，幫助提高代碼的可維護性和可擴展性。

7.文檔生成:

自動生成代碼文檔，包括函數(shù)說明、參數(shù)描述等。

8. 靜態(tài)代碼分析:

進行靜態(tài)代碼分析，檢查代碼中的語法錯誤、潛在

9.異常檢測:

檢測代碼中的異常模式，如異常處理不當或異常使用。

代碼優(yōu)化及單元測試

測試用例自動化生成系統(tǒng)(專題五)

測試用例自動化生成系統(tǒng)

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

2.無縫對接現(xiàn)有平臺:生成的測試用例可以直接導入現(xiàn)有用例數(shù)據(jù)庫。

3. 提高測試效率:快速生成測試用例，減少手動編寫時間。

4.自動化用例生成:系統(tǒng)能夠自動創(chuàng)建測試用例，減少手動編寫的需求。

5.全面場景覆蓋:工具能夠識別并生成覆蓋所有業(yè)務場景的測試用例，包

括正常、異常和邊緣情況。

6. 錯誤檢測與修正:內(nèi)置機制檢測并修正測試用例中的潛在錯誤，提高準確性。

7、標準化用例格式:確保所有生成的測試用例遵循統(tǒng)一的格式和標準。

8. 敏捷開發(fā)支持:快速適應需求變更，及時生成新的測試用例。

9.資源優(yōu)化管理:智能分配測試資源，提高測試團隊的工作效率。

10.CI/CD集成:與持續(xù)集成和持續(xù)部署流程無縫集成，實現(xiàn)自動化測試。

11.缺陷預防:通過廣泛的測試用例覆蓋，提前識別潛在的軟件缺陷。

12.自學習優(yōu)化:系統(tǒng)能夠基于歷史數(shù)據(jù)和反饋自我學習和優(yōu)化測試用例生成策略。

13.生產(chǎn)力提升:通過自動化測試用例生成，提高測試團隊的整體生產(chǎn)力和效率。

測試用例自動化生成系統(tǒng)

NL2SQL數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)(專題六)

支持任何 SQL數(shù)據(jù)庫

自動生成SQL查詢文檔

支持通過文檔進行訓練

使用 SQL 自我學習訓練

通過 DDL語句進行訓練

輕松實現(xiàn)自動化報表生成

SQL語句性能分析及優(yōu)化

自然語言準確生成SQL語句

支持復雜數(shù)據(jù)集上的高準確性

自動檢測SQL語句中的語法錯誤，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)

接口自動化框架及智能體應用(專題七)

1.YAML/JSON測試用例:使用 YAML/JSON 編寫清晰、易于維護的測試用例。

2. 參數(shù)化與數(shù)據(jù)驅動:支持參數(shù)化和數(shù)據(jù)驅動測試，提高測試用例的復用性。

3.自動化測試報告:自動生成包含詳細請求和響應信息的測試報告。

4.斷言機制:內(nèi)置斷言功能，驗證接口響應。

5.Mock 服務支持:提供Mock服務，模擬依賴接口。

6.事務和并發(fā)測試:支持并發(fā)測試，模擬真實場景。

7.大模型接入:嵌入大模型智能體應用。

接口自動化框架及智能體應用

性能測試及全鏈路監(jiān)控實戰(zhàn)(專題八)

性能測試核心技術

全鏈路監(jiān)控分析實戰(zhàn)

軟件測試智庫問答平臺實戰(zhàn)(專題九)

智庫問答平臺

【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)和人工智能領域擁有豐富經(jīng)驗，曾為數(shù)百家知名企業(yè)提供技術培訓及支持;紀維寧，資深項目經(jīng)理，擁有卓越的項目管理和團隊領導能力;衛(wèi)懷玉，人工智能專家，對AI技術有著深入的研究和實踐經(jīng)驗。

公司迅速組建了一支精英研發(fā)團隊，開發(fā)和微調(diào)出但問意圖識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。在短短一年內(nèi)，公司陸續(xù)推出了多款定制化企業(yè)級知識庫系統(tǒng)、智能體系統(tǒng)、人工智能實訓平臺等人工智能應用產(chǎn)品。先后為中國人民銀行研發(fā)中心、郵儲銀行研發(fā)中心、中國石化、中關村實驗室、中國水產(chǎn)研究所等知名企業(yè)提供技術支持及培訓咨詢服務，贏得了客戶的高度認可。

我們正在成為智能科技領域的先鋒，不斷推進技術創(chuàng)新和產(chǎn)品完善，為客戶帶來更大價值。公司堅信人工智能將重塑未來工作方式，而但問正站在這場變革的前沿，引領智能科技的新紀元。

但問智能科技核?業(yè)務：

但問智庫平臺&但問智能助?