在当今快速发展的数字环境中，从移动App到基于Web的平台，软件已成为我们日常生活和工作不可或缺的一部分。然而，随着软件系统变得越来越复杂，如何确保其质量和可靠性已成为开发人员和测试人员所面临的一大重要挑战。
软件测试作为软件生命周期中不可缺少的组成部分，对提高软件质量起着重要作用。随着软件测试的发展，自动化测试技术也得到了很大提高。
本文是林奕在腾讯 DevDays 2018 分享内容的脱敏整理，介绍了 CSIG 测试开发中心（前 SNG 测试开发中心）在自动化测试领域所做的智能化尝试。
测试自动化正在不断普及，也是公司快速有效地部署应用程序的好方法。但是，无论是要进行初始投资还是要扩展自动化工作，测试自动化都会带来某些看似艰巨的挑战。
引子： 本文是林奕在腾讯 DevDays 2018 分享内容的脱敏整理，介绍了 CSIG 测试开发中心（前 SNG 测试开发中心）在自动化测试领域所做的智能化尝试。 大致分成下面几部分： 使用AI面对和解决的问题是什么 AI带来的曙光 使用了哪些技术，效果是怎么样的 未来展望 UI自动化测试的问题 从业务角度看自动化测试，看到的东西仅仅是冰山浮在水面上的一小部分，而在自动化测试深入的过程中，会发现有很多看不见的坑在冰山下面。 1 自动化测试的复杂度障碍 举一个例子来说明， UI自动化测试工具首要要
对于目前的两大游戏引擎cocos-2dx、unity3D，其UI自动化测试的技术方案都已经实现。可以获取、设置UI对象的各个属性，并且可以调用UI对象及引擎的一些方法接口，实现基于引擎的UI驱动能力。有了这些能力之后，从技术上来说已经可以实现基于引擎的游戏UI自动化测试。但是单纯的UI驱动能力还不足以实施一个游戏的UI自动化测试。
全球有4,000多家公司使用Ranorex Studio（一种用于台式机，Web和移动应用程序测试的多合一工具）。对于初学者来说，无代码的即点即用界面非常容易，但对于具有完整IDE的自动化专家而言，功能却很强大。
前一阵子小编看到了爱奇艺Android架构师的一篇文章《爱奇艺基于AI的移动自动化框架的设计与实践》。介绍了了一种基于AI算法的自动化测试框架Aion，该框架融合了传统图像处理和深度学习方案。虽然目前该框架还未开源，但是给了小编很多启发。
传统的质量保证通常需要在进行任何测试之前进行大量的准备工作和脚本编写。这导致在接近deadline日期时发现软件中的更多错误。从敏捷测试开始，更多的质量保证涉及自动化测试和持续集成。这种方法在软件开发周期开始时就发现了大多数错误，并随着周期的进行进行了修复。达到减少了在项目结束时需要解决的错误的目的，从而可以无缝、轻松地交付。
选择一款优质的基于生成式AI人工智能的测试工具能够确保测试过程的准确性和效率，从而加速整个软件测试周期。相反，设计不佳的测试工具可能无法发现错误，并可能存在安全问题。它们可能产生误报或漏报，误导开发与测试团队，导致潜在的软件故障。
随着人机界面交互的演进，UI 设计工具的时代也在悄然更迭。Photoshop 曾是网页设计师人手必备的像素时代设计工具；后来，Sketch 结合矢量设计，取代 Photoshop 成为专用界面设计工具；而后，Figma 横空出世，将设计工具带入协同时代。而 Motiff 期待成为下一个时代——AI 时代的界面设计引领者。
业界有一些强大的工具可以替代Selenium，今天就来大概介绍一下。以下清单是精挑细选的Selenium替代框架：
对更快地交付高质量软件或 “Quality at Speed” 的需求要求组织在敏捷、持续集成 (CI) 和 DevOps 方法中搜索解决方案。测试自动化是这些方面的重要组成部分。最新的世界质量报告 2018-2019 表明，测试自动化是实现 “Quality at Speed” 的最大瓶颈，因为它是成功实施敏捷和DevOps的推动者。
10月19日，携程上海总部，来自华为、网易、携程等行业内深耕多年的资深专家和实战派人物，与250余位参会者一起，聚焦测试工程效率提升，围绕AI、自动化平台、DEVOPS等多个前沿议题进行探讨。
业内专家认为，具有人工测试的企业文化是阻碍自动化测试进展的最大障碍。为了收集当前和未来自动化测试状态的见解，我们询问了来自27家公司的31位高管，“您认为阻碍自动化测试的最常见问题是什么？”
2017就在晃晃悠悠中离我们越来越远，软件测试也在2017年中经历了刺激的一年，许多趋势正在形成或者已经形成中。 手工测试会消失么：不会 IT界里面“测试已死，测试必死，测试将死......”等等言论一直就不绝于耳。 反过头来一看，该有的还是有，自动化测试能极大的提高测试流程中的效率，保证了系统的稳定性。但是光靠自动化是不能完全保证软件或者系统的质量的。 手工测试之于自动化测试就和以后的AI测试之于质量一样，Augmented（IBM对AI的定义，Augmented Intelligence）~可以衍生
去年，我们在《数字化时代的软件测试》中看到了2017年软件质量方面的趋势和给测试人员的建议。又一年过去了，大家对软件质量保障和测试的关注有哪些变化呢？我们一起来看看这份质量报告《World Quality Report 2018-19》都有什么新的内容。
微服务 - 也称为微服务架构 - 是一种构建方式，它将应用程序构建为松散耦合服务的集合，具有完整的业务功能。微服务架构允许连续交付/部署大型复杂应用程序。本文将概述自动微服务测试工具和最佳实践。
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目，着重解决自动化测试工具中的通用性问题，最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务，现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性，可以直接在同一类游戏（软件）中适用。文章作者：周大军，腾讯 AI 工程组专家工程师。
在之前的文章AI如何影响测试行业中提到了随着更先进的技术进入由AI/ML支持的连续测试领域，组织尤其是测试从业人员常常正在争论哪种更好，是通过编程语言完成自动化测试还要采用无代码测试解决方案呢？
软件行业正迈向自主、快速、高效的未来。为了跟上这个高速前进的生态系统的步伐，必须加快应用程序的交付时间，但不能以牺牲质量为代价。快速实现质量是必要的，因此质量保证得到了很多关注。为了满足卓越的质量和更快的上市时间的需求，自动化测试将被优先考虑。对于微型、小型和中型企业(SMEs)来说，自动化自身的测试过程是非常必要的，而最关键的方面是选择正确的自动化测试框架。
导语 11月20日-12月21日，由国内最大的移动测试技术社区TesterHome发起的第六届中国移动互联网测试开发大会（以下简称MTSC 2020）正式在深圳召开。此次大会汇集了国内外60余位一线互联网企业顶级专家讲师，他们与来自300多家业界企业的1000余位行业测试开发精英及从业者进行了分享交流。 WeTest大会展台 WeTest作为专业的一站式测试服务平台及MTSC大会的长期核心合作伙伴，再度受邀参会带来专业的经验分享。由WeTest产品中心技术负责人张得俊、WeTest合作创新
在过去的十年中，对软件开发的需求已急剧发展。软件已成为公司获得竞争优势的关键优势，特别是如果您的公司属于SaaS范畴。通过在SDLC中实施瀑布等传统流程，组织现在正在向敏捷过渡，以便以更快的速度在市场上交付软件。为了应对RAD（快速应用程序开发），出现了许多新方法，例如CI / CD，DevOps，Shift左键测试，为了更好地构建，开发和优化软件交付。即便如此，试图同时保持质量和速度仍然是一个真正的挑战，测试方法可以帮助或降低整个加速过程。今天，我们将探讨在DevOps中进行连续测试的重要性。在本文中，将讨论什么是连续测试？还将帮助消除与连续测试有关的错误观点。我们还将探讨DevOps中连续测试所涉及的挑战，以及最佳实践，以帮助您以专业人员的身份执行连续测试过程。
随着自动化测试的不断发展，各种自动化测试工具五花八门眼花缭乱，测性能，测兼容，测压力，测功能，测接口纷繁复杂。今天我们主要分析的是国内外使用最多，功能相对而言更全，技术更成熟和先进的几款代表性的自动化功能测试工具的汇总分析。
仅应在必要和适用的情况下使用。而且，最重要的是，它不能替代手动测试。相反，它补充了手动测试。
Gartner (高德纳，又译顾能公司，NYSE: IT and ITB)全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，它为有需要的技术用户来提供专门的服务，并且一直是客户评估不同行业产品的可靠参考来源。本文将简要介绍软件行业的三个最新研究，为你提供对这个业务领域及其产品的更多了解。
背景 自动化测试从最早期的录制回放技术开始，逐步发展成DOM对象识别与分层自动化，以及基于POM（Page Object Model）来提高用例复用，到当前火热的基于AI技术的自动化，体现了自动化测试的发展趋势是更加智能，更加精准，更加高效。在这里我们给大家介绍两种在业界已经有广泛使用的智能自动化测试技术： 自愈（Self-Healing）技术 机器学习（Machine Learning）技术 自愈技术 1.1 什么是自愈技术 自愈（Self-Healing）技术在计算机术语中是指：一种自我修复的管理机制。
服务百万级企业和开发者，致力于利用 AI 自动化技术助力企业数字化转型 2021 年 7 月 7 日，第四届“世界人工智能大会（WAIC）”在上海世博展览馆开幕。大会围绕“AI 赋能城市数字化转型”方向，探讨人工智能技术创新与产业落地的前沿进展。据悉，此次大会线下参展企业突破 300 家，首次参展的企业比例超过 40%。其中，华为、阿里、腾讯、Testin 云测等名企携自主研发“黑科技”和前沿成果正式亮相，展示了 AI 赋能传统行业数字化转型最新解决方案。 1从最早社交软件到自动化测试，踩准时代脉搏的玩家
在最近几年中，技术以多种形式发展。从开发到测试再到持续交付，我们已经看到了IT行业的许多变化。但是，软件测试过程遇到了最积极的变化，特别是在测试过程中引入自动化之后，测试人员可以轻松便捷地测试Web应用程序或网站。
前言：在产研全链路流程上，协同最大的目标就是团队信息的透明化，即在清晰目标的指引下进行团队信息透明的日常研发工作，助力项目/产品成功发布。基于此，研发过程是否行之有效就成为我们关注的另一重点要素。通常「研发过程」是指：代码到制品再到部署上线的全链路，这个过程是持续集成的重中之重。
先来介绍一下AI工具在前端开发中的应用，作为前端开发者，我也会在日常工作中借助这些AI工具来辅助我的开发任务，个人觉得AI工具在前端开发中的应用总结以下几点：
Python 作为大数据工程和 AI 的主流开发语言，近年来一直保持强劲的上升趋势。即使目前 AI 领域还没有大量的成功商业案例（盈利的）出现，Python 语言就已经空前火爆了。
自动化测试是指运行软件程序后,自动执行测试用例并在没有任何人为干预的情况下产生测试结果。它比手动测试更优越的地方在于,很大程度上节省了人力和时间,并且在测试中没有或者少有错误。此外,还可以多次测试相同的应用程序,从而最大限度地减少冗余的手动工作。
在变革性技术史上，几乎没有什么能比得上人工智能（AI）的颠覆潜力。就像互联网和移动技术的兴起一样，AI已经被证明是创新的下一个前沿。
只有当我们正确认认识到自动化测试能给我们带来的预期收益和目标后，结合团队的具体情况，避免对自动化测试有过高的预期，避开一些常见的误区，逐步的引入自动化测试，给予一定的时间，慢慢沉淀和发展，才有可能真正实现自动化测试的价值。
人工智能和机器学习是当今最热门的技术流行词汇。在数字化转型的最前沿，人工智能已经开始彻底改变众多行业。随着这项技术变得越来越复杂，分配给机器的任务只会继续增长。这为更高的工作效率，速度和准确性打开了大门。
MTSC2021中国互联网测试开发大会（深圳站）将于2021年11月19日至20日在深圳举行，届时来自世界各地上千名行业测试精英将汇聚一堂探讨交流，在为期2天的时间里，为测试行业奉上一场技术盛宴。
本文目录： 一、为什么要做移动应用的持续集成与自动化测试 二、移动应用持续集成与自动化测试的四大挑战 三、移动应用持续集成与自动化测试的最佳实践 四、总结 一、为什么要做移动应用的 持续集成与自动化测试 持续集成与自动化测试是移动应用又快又稳发展的催化剂 移动应用需要做持续集成与自动化测试吗？我想告诉大家的是，这事非常值得做。为什么呢？ 近5年来移动业务快速发展，市场也日趋成熟，但是移动应用的开发在大部分企业里还是采用传统的开发模式，完全靠手工完成开发-编译-打包-测试等一系列软件研发过程，过程重复且单一，
近年来，随着DevOps和敏捷过程越来越广泛地被采用，软件测试、特别是自动化测试得到了迅速的发展。DevOps希望建立一个快速、频繁、可靠的一体化交付过程；敏捷则要求对交付件质量进行持续、及时、全面的反馈。软件测试作为研发过程中的重要环节，其能否达到快速响应、有效度量，实现过程自动化、系统一体化的目标，对整个组织的研发效率和产品质量将产生深远的影响。
导读 使命召唤系列作为经典FPS游戏，以良好的表现与出色的射击手感，颠覆了玩家对传统第一人称射击的传统观念。同名手游（CODM）10月份在海外上线，仅一周内下载量就已突破一亿次，更是横扫139个国家及地区的APP Store免费榜单，无疑是非常成功的一款手游。 为打造高还原、高品质的产品，CODM研发团队和腾讯WeTest测试团队达成合作，针对 CODM特点及全球化拓展的战略目标，结合其手机端的操作特点，做了一系列适配与优化工作。 一站式服务：助力《使命召唤手游》品质保障 手游上线前需要
从计算机科学诞生开始，其主要目标一是计算（用计算机对大量数据进行处理），二是自动化（用计算机代替机械重复的人工劳动）。在半个多世纪后的今天，我们惊讶地发现，引导计算机科学发展的仍然是这两个范畴：大数据和人工智能（AI）。
近年来，我一直关注AI相关的测试，并积极参与多个全国性测试社区和社群。在这些社区中，我与不同公司和领域的测试专家交流探讨AI测试相关话题，包括业界顶尖公司的专家和国内知名测试学者。我也参加了多个大会，聆听了许多关于AI测试的主题分享，并尝试了多款AI相关的测试工具，从中获得了许多知识和感悟。
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/474.html
为了收集有关当前和未来自动测试状态的见解，我们询问了27家公司的31位高管，“通过自动测试解决了哪些实际问题？” 这是他们告诉我们的：
本文介绍了腾讯WeTest在AI自动化测试领域的探索，通过引入基于深度学习的人工智能技术，针对手游领域，腾讯WeTest推出了AI自动化测试系统，以解决手游测试中的人力成本高、游戏迭代慢、测试用例制作难等问题。该系统可以自动玩游戏、自动生成测试用例、自动比对结果、自动生成报告，为游戏开发者提供操作更加便捷高效的AI自动化测试方案，为游戏创造更大的价值。
做好自动化测试从来不件容易的事情，更何况是手游的自动化测试，相比传统的APP，手游画面纯OPENGL绘制无可识别控件，且界面动画多、随机性大。举个例子，拿新手引导来说，手游中新账号试玩会有一系列的新手引导，当新手引导过程通过之后，后面就不会再出现，但当账号升级到一定等级，又会出现新玩法的新手引导。且手游的版本迭代非常快，平均1-2周就会出一个版本，界面也经常发生变化，这些都给自动化测试带来很多障碍。
有做测试的小伙伴留言，说做测试太苦了，问有哪些测试类书籍推荐？今天我整理了测试类的书单。
随着技术的快速发展和数字化转型的深入推进，软件测试行业正面临着前所未有的变革。2024年，我们可以预见软件测试行业将呈现出几个重要的趋势将深刻影响软件测试的方式、工具和流程。它们将重塑软件测试的格局，提升软件质量，推动整个行业的进步，以下是具体的预判解读，供参考。
应用软件的功能需求、非功能需求和工程化问题是应用软件开发中不可或缺的部分。功能需求是软件必须实现的功能，非功能需求是软件必须满足的属性，工程化问题是软件开发过程中遇到的技术问题。
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