30 天 AI 测试挑战活动:第七天:研究并分享提示词工程技术
结合提示词学习资料,总结撰写 Prompt 的方法:清楚说明背景、约束、目标和期望输出。
质量分析师,而非质量保证师。
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概述 Katalon Studio 宣传的 AI 用例编写、代码解释和自愈功能,并说明作者因何考虑尝试该工具。
介绍美团与复旦大学的多模态 UI 测试案例,说明如何结合界面文本、视觉内容和组件树属性识别交互意图。
回顾一场 AI 测试 AMA,涵盖偏见与数据安全、日常测试应用、AI 表现监控,以及测试人员职责的变化。
列出 AI 在测试中的五类用途:生成测试数据、预测缺陷、视觉测试、构建 QA 知识库和开发测试工具。
介绍多模态手机代理 AppAgent 如何通过自主探索或观察示范学习应用,并讨论其用于移动端探索测试的潜力与落地挑战。
介绍作者的 QA 经历、对 AI 测试的兴趣,以及借挑战探索提升手工和自动化测试效率的目标。