最新资讯

可测试性需求的双重挑战 在AI深度介入测试领域的新范式下，测试用例的生成效率显著提升。然而，工具效能的边界不再由算法单一决

一、幻象丛生：测试领域的AI“虚构症”在自动化测试加速落地的当下，AI生成测试用例的效率提升常伴随隐蔽的幻觉风险——模型虚构

在软件测试领域，AI技术的融合正重塑传统工作流，2026年成为AI测试用例生成工具的爆发年。这些工具通过智能算法自动创建、优化和

LoadRunner和JMeter的选择是一次根据企业自身目需求进行的匹配。 对比 LoadRunner：一体化企业级性能工程平台，高昂的商业许可

Jmeter监控Linux需要三个文件 JMeterPlugins-Extras.jar (包：JMeterPlugins-Extras-1.4.0.zip) JMeterPlugins-Standard.jar

💥 Sakura AI - V1.1.0 版本，发布通告 💥 @所有人 感谢大家的关注，Sakura AI智能自动化平台【V1.1.0】版本已

在2026年的数字生态中，软件可访问性（Accessibility）已从道德选择升级为全球性法律义务和商业核心策略。无障碍阅读器（如屏幕

Gatling中实现服务器资源（CPU、内存、磁盘I/O、网络）的实时监控在于集成外部监控工具。因为Gatling本身专注于生成负载和应用层

一、AI测试用例生成核心价值‌‌效率跃迁‌：覆盖率提升300%（2025年ISTQB行业报告）‌深度缺陷挖掘‌：通过对抗生成网络（GAN）