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藉助Dify工作流構建AI測試智能體，效率提升可達500%

在軟件開發領域，測試工作一直是保障產品質量的關鍵環節，但傳統的手工測試用例編寫方式效率低下且容易遺漏邊界場景。每個新功能上線，測試團隊都需要手動編寫大量測試用例，這個過程不僅耗時耗力，而且極易出錯。 通過Dify工作流，我們可以構建智能測試AI體，實現測試效率500%的提升，徹底告別測試的"手工作坊"時代。 一、痛點分析：為什麼測試工作急需變革？ 傳統測試開發的困境 在引入D

測試數據 , 測試用例 , 人工智能 , dify , 深度學習
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昵稱 ceshiren2022

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python ddt數據驅動

數據驅動的意義：在自動化測試當中，我們通常會將測試數據從測試代碼中抽離出來放在單獨的文件中，既能減少代碼量，也能降低代碼的維護成本，通過數據的改變從而驅動自動化測試的執行。接觸python自動化測試的第一個框架通常都是unittest，使用@ddt裝飾器來完成數據驅動，ddt意思就是 “Data-Driven Tests”。 項目目錄結構 使用pycharm新

測試數據 , 數據倉庫 , 大數據 , json , 自動化測試
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