自动生成测试用例

以下是一些可以实现测试用例设计、测试脚本、测试执行和测试报告的 AI 工具和方法： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成： 状态模型： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟： Modelbased Testing：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例： Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 相关工具和平台： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。

要基于开源模型训练一个用于编写软件测试用例的 AI 模型，您可以参考以下步骤： 1. 选择合适的部署方式：包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源：确保有足够的训练数据覆盖软件测试用例的相关场景，同时准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础：可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对编写软件测试用例的目标任务进行模型微调训练：根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型：将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护：模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 总的来说，训练这样一个模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于对话形式生成测试用例的 AI 相关信息： 生成式 AI Studio 中，您可以在聊天框中键入请求，例如“我的电脑速度很慢”，然后按回车键，查看 AI 如何响应，并且可以集成到您的应用程序。 在一泽 Eze 的样例驱动的渐进式引导法中，可以借助擅长扮演专家角色的 AI 如 Claude 3.5 进行对话来改进初始的正向样例，输入初始指令后查看 AI 的回复，以侧面印证其对样例的理解与建议。 在基于自然语言处理（NLP）的测试生成方面，Selenium IDE 结合 NLP 技术可从自然语言描述中生成自动化测试脚本，Cucumber 可通过解析自然语言描述生成测试用例。

以下是一些免费好用的用于生成测试用例的 AI 工具： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，可生成和管理测试用例，适用于 Web 应用测试，能分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例以检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用，可从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试，如采用其基于系统状态模型生成测试用例，可确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。

以下是一些可用于生成测试用例的 AI 工具和平台： 1. Testim：这是一个 AI 驱动的自动化测试平台，能够生成和管理测试用例。它可以通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。在 Web 应用测试中，它能分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。它可以利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。在移动应用测试中，能从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。在复杂系统测试中，能基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 5. Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。

以下是关于如何用 AI 工具自动生成测试用例的相关信息： 一、工具和平台 1. Testim：AI 驱动的自动化测试平台，可生成和管理测试用例。 2. Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 3. DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 5. Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。 二、实践中的应用示例 1. Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 三、基于规则的测试生成 模式识别 1. Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 2. Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。

以下是一些可以根据照片生成人物的 AI 软件： PhotoMaker：可以根据文字描述生成人物照片，能混合不同人物特征创造新形象，还能改变照片中人物的性别、年龄。访问链接：https://photomaker.github.io ，https://x.com/xiaohuggg/status/1746861045027869072?s=20 HeyGen：通过上传照片或文字提示，即可生成个性化 AI 数字形象视频。支持自定义肢体动作、服装、背景、年龄、性别等特征。仅需 1 分钟即可生成包含脚本、声音和情感表达的数字人视频。访问链接：https://x.com/imxiaohu/status/1852317866038809035

以下是一些可以生成原生动漫人物的 AI 软件： 1. 数字人的躯壳构建方面： 2D 引擎：风格偏向二次元，亲和力强，定制化成本低，代表软件是 Live2D Cubism。 3D 引擎：风格偏向超写实的人物建模，拟真程度高，定制化成本高，代表有 UE、Unity，虚幻引擎 MetaHuman 等。个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 AIGC：虽然省去了建模流程，直接生成数字人的展示图片，但算法生成的数字人在 ID 一致性和帧与帧的连贯性上存在弊端。典型的项目有 wav2lip等。AIGC 还有一个方向是直接生成 2D/3D 引擎的模型，但该方向还在探索中。 2. 生成式 AI 在艺术创作方面： Lensa 可以生成肖像画等内容。 3. 其他相关软件： 百川智能 BaichuanNPC 可以定制游戏角色和动漫人物，并融合角色知识库和多轮记忆，提供 Lite 和 Turbo 两种版本。 阿里巴巴 FaceChainFACT 支持零样本肖像生成，秒级速度，支持百余种定制模板，兼容 ControlNet 和 LoRA 插件。 BakedAvatar 可以从视频创建逼真 3D 头部模型，实时渲染和多视角查看，兼容多种设备，可交互性编辑。 DragNUWA 能够基于文本、图像和轨迹生成视频，用户绘制轨迹即可动态生成。

以下是一些可以根据照片生成漫画人物的 AI 软件和相关信息： HeyGen 推出了基于照片生成数字人的新功能，您可以上传照片或输入文字提示来生成个性化的 AI 数字人形象。能选择性别、年龄、种族，定制肢体动作、服装、姿势和背景，支持脚本编辑，提供多种声音和情感表达，一分钟即可生成视频。详情链接： 在使用过程中，如果生成了自己比较满意的图，一定要记得存起来。下次想要同种类型的就可以直接拿来喂图，效果要比重新找的好很多。

以下是一些可以生成人物的 AI 软件： 1. HeyGen：这是一个 AI 驱动的平台，能创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 2. Synthesia：这是一个 AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：这是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。 在剪映中生成数字人的步骤如下： 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费且适合的数字人形象，比如“婉婉青春”。选择数字人形象时，软件会播放其声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中，剪映 App 会生成对应音视频并添加到轨道中。左下角会提示渲染完成时间，可点击预览查看效果。 关于数字人的相关算法开源代码仓库有： 1. ASR 语音识别： openai 的 whisper:https://github.com/openai/whisper wenet:https://github.com/wenete2e/wenet speech_recognition：https://github.com/Uberi/speech_recognition 2. AI Agent： 大模型包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。 Agent 部分可使用 LangChain 的模块去做自定义，基本包含了 Agent 实现的几个组件 3. TTS： 微软的 edgetts：https://github.com/rany2/edgetts，只能使用里面预设的人物声音，目前接口免费。 VITS：https://github.com/jaywalnut310/vits，还有很多分支版本。 sovitssvc:https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc，专注于唱歌。 除了算法，人物建模模型可通过手动建模（音频驱动）或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果（例如 wav2lip 模型）实现。但这种简单的构建方式还存在一些问题，比如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。 请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。

以下是关于人物生成的 AI 相关内容： 一、7 大方向快速生成合心意的 AI 人物形象 在工作中，为完成 Banner 设计常涉及人物素材，作者对 Midjourney 进行 AI 人物生成的相关测试并分享经验。 刚开始使用 Midjourney 时，生成人物图片存在人物位置、大小和视角无法保证，固定动作需垫相同动作图片等问题，后通过摄影知识和咨询 ChatGPT 确定了 7 个生成方向并进行实验： 1. 人物构图的视角选择：视角可分为正面、背面和侧面等，还可根据需求选择更多角度。测试未加关键词时生成的图片默认偏欧美风，人物视角多为正面和侧面。增加正视角关键词“Front view”后，生成的人物偏正面；增加后视角关键词“Back view angle & Back angle”可营造神秘氛围。 2. 人物角度的选择 3. 人物距离的选择 4. 人物表情的选择 5. 人物氛围感的选择 6. 人物服装的选择 7. 人物风格的选择 二、生成式 AI 在游戏领域的机会（市场假设+预测） 市场生态概述： 1. 许多创业公司尝试创造人工智能生成的音乐，如 Soundful、Musico 等，虽目前部分工具如 Open AI 的 Jukebox 不能实时运行，但初始模型建立后有望实现。 2. 众多公司致力于为游戏人物创造逼真声音，如 Sonantic、Coqui 等。生成式人工智能用于语音有多种优势，包括即时对话生成、角色扮演、控制音效、本地化等。在即时对话生成方面，角色可对玩家行为充分反应；在角色扮演中，与玩家化身匹配的生成声音可保持幻想；控制音效时能调节声音细微差别；本地化可方便翻译和国外推广。涉及到 NPC 和玩家角色等方面。

以下是 11 月 7 日的 AI 新闻提要： 马斯克 xAI 公司宣布推出 PromptIDE 开发工具。 阿里云 A100 服务器业务暂停出租，算力价格飞涨。 微软发布 7 款针对对话优化的 AI 语音，更加逼真自然。 谷歌正测试 2 项 AI 功能，以改善 YouTube 观看体验。 微软将 AI 引入 Xbox，可生成 AI 角色、故事剧情等。 英国一学校启用人工智能担任校长，帮助教师解学生。 百度虚拟数字人「度晓晓」携文心一言入驻淘宝。 美团推出 AI 产品 Wow 定位 AI 朋友社区。 以下是一些好用的 AI 新闻写作工具推荐： 1. Copy.ai：是一款功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，智能算法能根据用户信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于根据提问的问题关键词设置自动回复的相关内容： Apple Intelligence 中各种智能应用的提示词已曝光，存在“/System/Library/AssetsV2/com_apple_MobileAsset_UAF_FM_GenerativeModels”目录下。作为邮件助理，可识别邮件中的相关问题并提供简短回复片段，以 JSON 格式呈现输出，包含问题和答案的字典列表。若邮件无提问则返回空列表。 安仔：Coze AI 机器人对接微信群的疑问解答，包括放行端口、Bot ID、微信账号被封、服务器是否需一直开着、不懂编程能否配置好、配置中遇到问题、为何配置多个前缀触发回复等问题及相应答案。 飞书 5000 人大群内置智能机器人“waytoAGI 知识库智能问答”，基于飞书 aily 搭建。使用时在群里发起话题时，它能自动问答、知识搜索、文档引用、互动教学、更新最新动态、促进社区互动、资源共享、支持多语言问答。

以下是一些可以自动给视频翻译并加字幕的软件： 1. Opusclip：利用长视频剪成短视频。网址：https://www.opus.pro/ 2. Raskai：短视频素材直接翻译至多语种。网址：https://zh.rask.ai/ 3. invideoAI：输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。网址：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ 4. descript：屏幕/播客录制>PPT 方式做视频。 5. veed.io：自动翻译自动字幕。网址：https://www.veed.io/ 6. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频精准识别，能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。声称已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 7. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务。支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义视频字幕样式。 8. Arctime：对视频语音自动识别并转换为字幕，甚至支持自动打轴。支持 Windows 和 Linux 等主流平台，支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 9. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可以根据自己的需求选择最适合您的视频自动字幕工具。请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前在 AI 领域，暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展，未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态，以获取相关信息。

汽车自动驾驶处理器是一种在自动驾驶汽车中发挥关键作用的部件。智能体可以根据其复杂性和功能分为多种类型，其中基于模型的智能体就像自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型，从而做出驾驶决策。 在 AI 领域，有多种与汽车自动驾驶处理器相关的技术和概念。例如，黄仁勋在 AI 界超级碗 GTC2024 的主旨演讲中提到，世界上第一个机器人处理器专为高速传感器处理和人工智能而设计，如用于汽车中运行 Transformer 的处理器。同时，还提到了一些相关的系统和算法，如用于训练 AI 的 DGX、自主处理器 Jetson 等。 智能体在自动驾驶领域有广泛应用，其设计和实现通常涉及定义目标、感知系统、决策机制、行动系统以及学习与优化等步骤。

以下是关于自动化工作流的相关内容： ComfyUI 自动生成抠图素材： 学习使用 ComfyUI 的原因：更接近 SD 的底层工作原理，符合 AI 精神，可消灭重复性工作，作为强大的可视化后端工具能实现 SD 之外的功能，还可根据定制需求开发节点或模块。 制作动机：工作室经常需要抠图素材，传统途径存在问题，在 github 上看到相关项目后创建了工作流，可自动生成定制需求的抠图素材，全程只需几秒。 效果展示及分享：将分享创建工作流的思路和详细步骤。 AIGC 落地应用中的自动化工作流： 推荐产品：Auto GPT/Agent/Baby AGI，它们是基于 GPT4 语言模型的开源应用程序。 核心特征：用户输入目标后可自主执行任务、递归开发和调试代码，包括分解任务、选择工具、执行任务和整合结果。 应用场景：自动化任务、创建自主的 AI 代理、完成各种任务、增强 IDE 的补全功能等。 访问地址： 。 【拔刀刘】自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流： 工作流全貌：双击画板查看高清大图，结合具体细节反复查看。 开始节点：用户在开始节点输入 server 酱的 sendkey 和 rss 列表，key 为 server 酱的 sendkey，获取方式参看文档「相关资源」部分；rss_list 为 rss 列表，可先使用提供的测试数据。 分割 RSS 列表：使用「文本处理」节点，将输入的 rss 列表处理为一行一个，输出为数组，方便后续节点批处理。 读取 RSS 内容：在插件中找到链接读取节点，配置批处理，输入参数选择「分割 rss 列表」的 output，下方输入参数中 url 选择当前节点中的 item1。 汇总 RSS 中所有文章内容：承接上一步文章内容并格式化输出，使用「代码」节点，选择 Python 输入相关代码，配置输出项为类型选择「Array<Object>」，分别输出 title、url、author。一个正常公众号每天推送文章数量不超过 3 篇，因此代码只抓取每个公众号最近三篇的内容以提升工作流运行效率。