大家一起来探讨一下?🤔
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specimen 286 天前 1
最近团队在做几个尝试
1 、通过 LLM 的多模态 和 推理能力,实现对 UI 界面的理解,从而实现 UI 自动化; 2 、通过对代码 diff 和需求文档,对需求的测试重点进行分析输出,从转生成测试用例 3 、通过对代码等信息,进行自动化代码生成,这个侧重在 API 这类型有标准协议定义的借口类型; 1 的落地可行性还是很大的,2 的话目前没有抱很大希望,但也在积极探索 |
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yanyao233 286 天前 via Android
@specimen 2 看起来很有意思,之前也尝试过根据 pr 的 diff 和一定的上下文(比如这段 diff 的整个文件内容)来生成可行的测试方案。但效果不好
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kneo 286 天前 via Android
@specimen 请教一下 1 是怎么让模型理解 ui 的?是 web dom 或者代码传入进去还是基于图片?实现 ui 自动化指的是自动化测试还是?
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rus4db 286 天前
为什么不问问大模型自己呢?我请教了我家大模型,祂是这样答复的,供参考:
将大模型应用到质量领域( Quality Assurance, QA )可以有多种方式,以下是一些可能的策略: - **自动化测试**:利用自然语言处理( NLP )和机器学习技术,可以创建自动化测试脚本。例如,大模型可以帮助理解和解析复杂的业务逻辑,生成测试用例,甚至预测可能出现的错误。 - **缺陷预测和预防**:通过对历史数据的学习,大模型可以预测代码中的潜在问题,帮助开发者在编码阶段就发现和修复问题,提高产品质量。 - **文档审查和代码审查**:大模型可以帮助审查技术文档和代码,检查语法错误、逻辑错误或不一致之处。 智能客服和用户反馈分析:通过理解用户反馈和问题,大模型可以帮助快速定位产品质量问题,并提供解决方案。 - **持续学习和优化**:大模型可以根据反馈数据持续学习和优化,提高其在 QA 中的表现。 - **质量标准和合规性检查**:模型可以用于检查产品是否符合特定的质量标准或行业规范。 - **流程优化**:通过分析和理解复杂的业务流程,大模型可以帮助优化 QA 流程,提高效率。 实施这些策略需要与业务流程紧密结合,同时也需要对数据进行充分的预处理和训练。此外,由于涉及到敏感的业务数据和决策,数据安全和隐私保护也是需要考虑的重要因素。 |
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shawndev 286 天前
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dayeye2006199 286 天前 via Android
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