我是一名测试，经常需要写测试用例，有没有相关的助手

以下是关于如何高效编写软件测试用例的方法： 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。 6. 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。

以下是一些可以生成测试用例的工具： 1. 基于规则的测试生成： 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。 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： 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。 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： 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。 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： 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。 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。 在实践中的应用示例包括： 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。 AI 在生成测试用例方面具有显著的优势，可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具，前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法： 1. 在网站上构建： 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认，也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，作为知识库问答系统，将大模型接入用于回答问题，若不接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用。 注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法： 1. 在网站上构建： 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认，也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，作为知识库问答系统，将大模型接入用于回答问题，若不接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用。 注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

以下是一些常用的 AI 助手： 辅助编程的 AI 产品： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同，可根据需求选择。 营销领域的 AI 产品： Synthesia：允许创建 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，多种定价计划。 HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，可生成数字人视频。 Jasper AI：人工智能写作助手，用于生成营销文案等。 Copy.ai：AI 营销文案生成工具，有免费和付费计划。 Writesonic：AI 写作助手，专注营销内容创作。 更多营销产品可查看：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。这些工具能帮助营销人员高效创作，根据需求选择。 AI 与宠物结合的方式： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，帮助主人照顾宠物，如识别情绪、提供饮食建议、监测健康状况。 AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发智能互动玩具，增强宠物娱乐体验。 AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型生成宠物形象图像，定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术开发辅助诊断系统，提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉分析行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 学习路径建议：掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术；了解宠物行为学、宠物医疗等相关知识；关注业内先进案例；尝试开发原型并迭代优化。AI+宠物是新兴赛道，充满想象空间，可开发出有趣有用的应用。

以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议： 1. 先拆解您的博士论文工作流程，搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效，一切要从业务逻辑出发，AI 是锦上添花，不能本末倒置。 3. 搭建选题库，明确论文的定位（可用 AI 辅助分析），找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节，可用 AI 辅助拆解对标论文，提炼写作技巧，然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲，并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章，但核心内容要自己完成，不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面，用 AI 辅助批量生成标题，再自己修改优化，评估标题是否足够吸引眼球，让 AI 分析论文提供配图建议，去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结，做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助，把整套流程实践几次，形成肌肉记忆，不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程，同时警惕过度依赖，AI 只是辅助，核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等，但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据，以下是一些建议的步骤： 1. 数据获取与预处理： 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算： 按照用户需求的维度（如板块、国家、品牌等）对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成： 使用合适的图表库（如 matplotlib、Seaborn 等）将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析： 通过比较不同维度的数据，找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面，您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助，如果您在实现过程中遇到具体的技术问题，欢迎随时向我咨询。

很抱歉，目前知识库中没有关于移动端自动化测试框架的相关内容。但一般来说，常见的移动端自动化测试框架有 Appium、Espresso、XCUITest 等。Appium 支持多种移动平台和编程语言；Espresso 是 Android 平台的专用框架，具有高效和稳定的特点；XCUITest 则是用于 iOS 平台的测试框架。您可以根据您的具体需求和项目情况选择适合的框架。

AI 在生成单元测试代码方面有以下新的进展与方向： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具：如 Randoop 可基于代码路径和规则为 Java 应用程序生成测试用例，Pex 是微软开发的能为.NET 应用自动生成高覆盖率单元测试的工具。 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来生成测试用例，Infer 是 Facebook 开发的能自动生成测试用例以帮助发现和修复潜在错误的工具。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型：DeepTest 利用深度学习模型为自动驾驶系统生成测试用例以模拟不同驾驶场景并评估系统性能，DiffTest 基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例来检测系统的脆弱性。 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以提高测试效率和覆盖率，A3C 是基于强化学习通过策略梯度方法生成高质量测试用例的工具。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成：Testim 是 AI 驱动的测试平台，能通过分析文档和用户故事自动生成测试用例以减少人工编写时间，Test.ai 利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例以确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成：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 使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架能通过解析自然语言描述生成测试用例。 此外，峰瑞资本投资的 AI Coding 创业公司 Babel 专注于 AI Agent 的研发，其核心产品 Test Gru 已在美国上线，能为客户自动生成单元测试，客户侧 PR 接受率约为 70%。还有如 Cursor 等工具，可借助其生成测试代码提升代码可靠性，但使用时也需注意方法，如使用 Git 管理代码版本、对 AI 代码进行 Review 等。

以下是关于 AI 测试的相关内容： 如何让 AI 写出想要的代码： 把项目中影响 AI 输出方向的“规矩”写下来，按照项目需求优化内容和结构。关键部分包括：先说清楚自己是谁，告诉 AI 要干什么，定好项目的“规矩”，明确文件放哪，指定用什么“工具”，告诉 AI 怎么做测试，推荐参考资料，若项目涉及画页面补充 UI 要求。 AI 生成测试用例的方法和工具： 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具：Randoop 适用于 Java 应用程序，Pex 适用于.NET 应用。 模式识别：Clang Static Analyzer 利用静态分析技术，Infer 帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型：DeepTest 模拟驾驶场景，DiffTest 检测系统脆弱性。 强化学习：RLTest 提高测试效率和覆盖率，A3C 生成高质量测试用例。 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成：Testim 减少人工编写时间，Test.ai 确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成：Selenium IDE+NLP 从自然语言描述生成自动化测试脚本，Cucumber 通过解析自然语言描述生成测试用例。 图灵测试游戏：游戏参与者有人类和 AI，通过互相提问和答题协助裁判判断身份，初始人类和 AI 各有 3 点生命值，被认为更像 AI 的一方扣 1 点生命值，生命值为 0 时游戏结束。加入辩论环节，可反驳裁判初步判断。游戏已在 coze 上开发，国内版和国外版的链接分别为： ，国外平台昨天开始收费，已从 32k 降级为 8k 。

自动化测试的实施需要考虑以下几个方面： 1. 引入时机：适合在模块稳定后引入。当模块变化频繁时，测试代码可能成为累赘。 2. 工具引入建议：在进度不紧张时先尝试，成熟后再大规模应用。 3. 推荐策略：压缩范围，定义清晰的 MVP（最小可行产品），先完成一个 1 个月内可交付的版本，再用 1 个月进行优化迭代。 AI 生成测试用例的方法和工具包括： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具，如 Randoop（适用于 Java 应用程序）、Pex（适用于.NET 应用）。 模式识别，如 Clang Static Analyzer、Infer。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型，如 DeepTest、DiffTest。 强化学习，如 RLTest、A3C。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成，如 Testim、Test.ai。 自动化测试脚本生成，如 Selenium IDE + NLP、Cucumber。 在 Python 中，与自动化测试相关的有 unittest 和 pytest 等框架支持自动化测试。

以下是关于 AI 辅助出测试题的相关内容： 借助大模型可以实现个性化学习和定制化作业，教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库，学生也拥有了源源不断的错题练习库。 提示词到位、示例清晰的情况下，AI 非常善于模仿测试题，如中高考、托福雅思、SAT（美国高考）、GRE（美国研究生入学考）等，高学段理科可能还存在一定难度。 以选词填空出题为例，英语学科的提示词逻辑可以迁移到语文学科。 让 AI 当评委进行评分和反馈，如通义听悟录音转文字，丢给自编的多个智能体出分数等。

以下是关于 Lora 使用的教程： 1. 港风胶片 Lora 模型使用方法： 方法 1：利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 Lora。上一期活动链接：。胶片 Lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2：利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。 joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流： 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 2. Comfyui SDXLLightning 中 Lora 的使用： SDXLLightning 是字节跳动推出的高速文本生成图像模型，包含完整的 UNet 和 LoRA 检查点。用户可以使用 Diffusers 和 ComfyUI 等框架进行配置。模型地址：https://huggingface.co/ByteDance/SDXLLightning/tree/main 。 实际使用时，拿 Lora 的使用来做介绍，使用方法和平常的 Lora 用法一样，但需要注意 CFG 值需要调小，一般设置为 1，另外步数设置根据使用的 Lora 步数为准。 3. Stable Diffusion 中 Lora 的使用： 当想要生成多张同一张脸的照片时，需要用到 Lora 模型。Lora 可以固定照片的特征，如人物特征、动作特征、照片风格。 点击“生成”下面的第三个按钮，弹出新的选项框，找到 Lora，就会出现下载保存到电脑的 Lora 模型。 点击要用的 Lora，会自动添加到关键词的文本框里面。Lora 可以叠加使用，但建议新手不要使用太多 Lora，每个 Lora 后面的数字用于调整权重，一般只会降低权重。 选择 Lora 时，要根据最开始想要生成的照片类型来选择，比如想生成真人模特，对应的 Lora 也要选用真人模特。

在 AI 应用中，数据具有极其重要的地位，主要体现在以下几个方面： 1. 训练过程：计算机通过数据进行自我学习，每一层节点代表的含义由数据决定，数据的质量和偏差会直接影响 AI 学习结果。 2. 模型效果：高质量的数据如同精炼后的汽油，能极大提升模型效果。而国内中文互联网数据质量相对较低，获取高质量数据困难，存在“垃圾进，垃圾出”的问题。 3. 企业应用：企业应确保数据的多样性与真实性，进行数据审查和多源验证，避免历史偏见被放大。很多企业虽认识到数据重要，但数据梳理是漫长枯燥的过程。 4. 避免陷阱：要警惕数据陷阱和新的信息茧房，避免因数据问题导致决策失误。

目前尚未有成熟的 AI 大模型或智能体能够直接实现输入材质图片就得到经过设计后的成品衣服的功能。但在 AI 领域的不断发展中，可能会有相关的技术和模型在未来出现。

目前尚未有专门的 AI 大模型或智能体能够直接实现您所描述的输入衣服材质图片就得到经过设计后的材质成品衣服的功能。但随着 AI 技术的不断发展，未来可能会出现相关的应用。

以下是一些可以将文字生成图片并配图的 AI 软件： 1. Stable Diffusion：可以根据文本指令生成与文本信息匹配的图片，生成的图片样式取决于使用者输入的提示词，难以出现完全相同的两张输出图片。 2. 无界 AI：可用于快速制作海报底图，在操作步骤上与其他同类软件有相似之处，大致流程包括确定主题与文案、选择风格与布局、生成与筛选、配文与排版。 3. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 4. MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您可以根据自己的需求选择使用。在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ），可以查看更多文生图工具。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。