质量效能

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AI如何与DevOps集成，提升软件质量效能随着技术的不断演进，DevOps和AI的融合成为推动软件开发质量提升的重要力量。传统的DevOps已经为软件交付速度和可靠性打下了坚实的基础，而随着AI技术的加入，DevOps流程不仅能提升效率，还能在质量保障、缺陷预测、自动化测试等方面带来突破性的进展。在这篇文章中，我们将深入探讨AI如何与DevOps集成，促进软件质量效能的提升，并提供实际的落地实践方案。

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设计高效的测试用例：从需求到验证在现代软件开发过程中，测试用例的设计一直是质量保证（QA）环节的核心。有效的测试用例不仅能够帮助发现潜在缺陷，提升软件质量，还能降低后期修复成本，提高开发效率。尽管如此，如何从需求出发，设计出高效、全面且可执行的测试用例，仍然是许多测试工程师面临的挑战。

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测试中的第一性原理：回归本质的质量思维革命在软件工程领域，测试活动常被惯性思维和经验主义所主导——测试用例库无限膨胀、自动化脚本维护成本居高不下、测试策略与业务目标渐行渐远。要突破这种困境，第一性原理（First Principles Thinking）提供了独特的解题视角：剥离表象、回归本质，通过基础真理重构质量保障体系。

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AI在自动化测试中的伦理挑战在软件测试领域，人工智能（AI）已经不再是遥不可及的未来技术，而是正在深刻影响着测试过程的现实力量。尤其是在自动化测试领域，AI通过加速测试脚本生成、自动化缺陷检测、测试数据生成等功能，极大提升了测试效率和质量。然而，随着AI技术的广泛应用，特别是在自动化测试中的应用，伦理问题逐渐成为一个亟待解决的挑战。这些挑战不仅关系到技术的使用方式，还涉及到AI如何影响测试人员的角色、工作流程，甚至可能带来的社会影响。

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代码审查中的自动化与AI应用代码审查（Code Review）作为软件开发中的一项重要实践，通常被认为是提高代码质量、减少bug和提升团队协作的重要手段。随着开发规模的不断扩大，手动代码审查在效率、准确性、以及可扩展性上都存在明显的局限性。尤其是在敏捷开发和DevOps环境下，开发和部署的速度要求越来越高，如何通过智能化手段提升代码审查的效率和质量成为了技术领域关注的热点。

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JMeter + Grafana +InfluxDB性能监控您可以通过JMeter、Grafana 和 InfluxDB来搭建一个炫酷的基于JMeter测试数据的性能测试监控平台。

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如何用AI优化自动化回归测试在软件开发生命周期中，回归测试始终扮演着至关重要的角色。随着软件的不断演进和功能的日益复杂，回归测试不仅需要保证新功能的稳定性，还需要确保原有功能未受到影响。然而，传统的回归测试往往存在着效率低下、人工干预多和覆盖范围不足等问题。近年来，随着人工智能（AI）技术的飞速发展，将AI引入回归测试成为了一个突破性的方向。AI通过其智能化分析、预测和自动化能力，能够极大地优化回归测试的效率与质量，推动软件测试向更高效、更智能的方向发展。

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如何提高自动化测试覆盖率和效率用ChatGPT做软件测试在现代软件开发中，自动化测试已经成为保证软件质量的重要手段。然而，在实践中，自动化测试的覆盖率和效率常常受到限制，导致潜在缺陷未能及时发现或测试资源浪费。因此，提升自动化测试的覆盖率和效率是每个测试团队的重要目标。

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用Portainer实现对Docker容器的管理（四）图11-8如图11-8所示，Containers list显示了Docker 容器相关内容，您可以看到在本地已有的所有容器、它们的运行状态、不同容器日志、CPU和内存等资源利用情况、内部IP、端口的映射等。如果您对Docker命令比较熟悉的话，可以将其简单理解为它执行的就是docker ps -a命令，如图11-9所示。

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JMeter + Grafana +InfluxDB性能监控（二）您可以通过JMeter、Grafana 和 InfluxDB来搭建一个炫酷的基于JMeter测试数据的性能测试监控平台。

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SkyWalking概述随着互联网以及各行业的蓬勃发展，能够提供给用户快速的响应和优质服务已经成为企业生存发展的重要因素。为此业务应用系统也在不断的进行改变，以适应新时代的发展带来的用户需求变化与挑战。很多企业将单体应用架构逐步转变成了微服务架构。那么采用微服务架构有哪些优势？又给我们带来了哪些新的问题呢？

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SkyWalking环境搭建这里笔者将结合CentOS 7系统，向大家介绍SkyWalking的环境搭建过程。从SkyWalking官网可下载的版本中，您会发现其提供了多个针对不同类型数据库和不同版本的包，这里我们选择目前最新的针对ElasticSearch 6的8.6.0版本。

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基于Docker基础与操作实战Docker是一个开源的应用容器引擎，它基于Go语言并遵从Apache2.0 协议开源。Docker是一个用于开发，交付和运行应用程序的开放平台。Docker能将应用程序与基础架构分开，从而可以快速交付软件。借助Docker，您可以以与管理应用程序相同的方式来管理基础架构。通过利用Docker的快速交付，测试和部署代码的方法，可以极大程度减少编写代码和在生产环境中运行代码之间的延迟。

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ChatGPT生成接口文档实践案例（二）不难发现，两个方案都出色地完成了接口文档的生成，但笔者更喜欢Response 2的表达，因为其描述更加全面。

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ChatGPT与Postman协作完成接口测试（一）本节将通过飞机订票系统的用户注册接口的测试案例，介绍ChatGPT如何与Postman、JMeter、Python的Requests库等主流接口测试工具来自动生成接口测试用例，从而提高测试效率。

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ChatGPT接口测试用例生成的流程通常，使用ChatGPT生成接口测试用例的流程可以分为以下关键步骤。收集接口的相关文档和信息，如接口名称、请求方法、请求参数、返回结果等。这些是ChatGPT生成测试用例需要的输入信息。

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ChatGPT生成接口测试用例（二）测试数据的生成通常是接口测试的一个烦琐任务。ChatGPT可以帮助测试团队生成测试数据，包括各种输入和它们的组合。测试人员可以描述他们需要的数据类型和范围，ChatGPT可以生成符合要求的测试数据，从而减轻测试人员的负担。