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。

以下是关于自动生成测试用例的相关内容： 1. 基于规则的测试生成： 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. 基于模型的测试生成： 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。 此外，还有 Prompt 网站精选中的 Prompts Royaleprompt PK 相关内容： Prompts Royale 是一个应用程序，可以帮助用户轻松创建多个提示候选项，并让它们进行对决，以找出最佳的提示。它具有以下功能： 1. 自动提示生成：允许用户根据描述和测试案例自动生成提示候选项，用户也可以自行输入提示。 2. 自动测试案例生成：从描述中自动生成测试案例，以激发创造力。 3. Monte Carlo 匹配和 ELO 评分：使用 Monte Carlo 方法进行匹配，以确保在尽可能少的对决中获取尽可能多的信息，并使用 ELO 评分根据胜利和对手的强弱对候选项进行适当排名。 4. 可自定义设置：设置页面允许用户调整应用程序的每个参数。 5. 本地和安全：所有数据都存储在本地，并且在浏览器上向 LLMs API 发出请求。用户可以在

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。

AI生成测试用例是一项非常有价值的功能，可以显著提高测试覆盖率、减少人工编写测试用例的时间和成本。以下是一些具体方法和工具，展示AI如何生成测试用例： 1. 基于规则的测试生成 a. 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。 b. 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 a. 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。 b. 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 a. 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。 b. 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 a. 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。 b. 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 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。 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。 总结 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。

以下是基于产品知识库构建智能问答助手的详细步骤： 创建知识库： 1. 以外贸大师产品的帮助文档为例进行演示。 帮助文档地址： 选择其中一个文档，如来创建知识库。 点击创建知识库。 从知识库中添加知识单元。 为了更好的检索效果，使用 Local doucuments 的方式，上传 Markdown 格式文档。首先查看文档数据格式，每个问题使用作为开头（这是 Markdown 的语法）。准备开始上传文件，至此，一个完整的知识库构建完成。 创建数据库存储用户的问答： 1. 2024.06.05 更新，对数据库不太了解的小伙伴，可以阅读。 2. 首先创建一个机器人：外贸大师产品资料问答机器人，进入到 Bot 的开发和预览页面。 3. 由于需求中需要记录下用户的问题和机器人的回答，方便进行统计用户最关心的问题然后进行优化，所以这个需求依赖数据库，将用户的每一次提问都保存到数据库中。 创建数据库。 定义数据库。 场景概述： 现代产品更新换代速度快，用户在使用产品时经常会有疑问，而且新产品的上市会伴随大量的信息和数据。利用 RAG 检索增强生成框架，能够将这些零散的信息整合成一个知识库。通过这个知识库，用户能够快速获得到需要问题的答案，极大地提升了用户体验，让用户不必再翻看厚重的说明书或漫无边际地搜索网络，省时又省力。 特别需要注意的是：文档的分片策略会严重影响查询的结果，这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。

训练模型来协助运营跨境电商线上店铺，仅依靠一些精准的关键词通常是不够的。模型的训练需要多方面的数据和信息，包括但不限于产品的详细描述、客户的评价和反馈、市场趋势、竞争对手的情况等。精准的关键词可以作为其中的一部分输入，但不足以全面有效地训练模型以达到理想的辅助运营效果。

以下是关于如何利用 AI 进行个性化学习以及留学顾问可用的 AI 技术的相关内容： 利用 AI 进行数学学习： 1. 自适应学习系统：如 Khan Academy，结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：如 Photomath，通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：如 Socratic，利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha，参与其数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 利用 AI 进行英语学习： 想象一个由 AI 驱动的语言老师，如 Speak、Quazel 和 Lingostar，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 利用 AI 进行个性化学习： 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡，有了 AI ，可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供一个“口袋里的老师”，理解其独特需求，并回答问题或测试技能。 留学顾问可用的 AI 技术： 1. 智能问答系统：如聊天机器人，为学生和家长提供 24/7 在线咨询服务，回答常见问题、提供留学流程指导、解释签证要求等。 2. 个性化留学规划：利用机器学习和数据分析技术，分析学生背景、兴趣、能力等信息，制定个性化的留学规划和申请策略，包括选择学校、专业、申请时机等。 3. 语言学习辅助：对于需要提高英语水平的学生，利用 AI 语言学习工具，如语音识别、自然语言处理等技术，提供个性化的语言学习辅助和练习。 4. 智能文书起草：利用自然语言生成（NLG）技术，自动生成留学申请文书、个人陈述、推荐信等文件，减少人工起草的时间和工作量。 5. 数据分析和预测：利用数据分析和预测建模技术，分析历史数据和趋势，预测不同学校和专业的录取率、就业前景等信息，为学生提供更准确的建议和指导。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

关于 Excel 的 AI 功能，目前有以下几种不同的工具和插件可以增强其数据处理和分析能力： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：由微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求，如数据分析或格式创建，Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术不断发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于制作基于 AIGC 的游戏助手的参考信息： Ammaar Reshi 利用 GPT4、Replit、MidJourney、Claude 组建了一个 AI 助手团队，以零 Javascript 或 3D 游戏编程知识从头开始创建了一个 3D 太空竞速游戏，您可参考： 有一份全面的基于 RAG 的 LLM 应用构建指南： ，在该指南中构建了一个基于 RAG 的 LLM 应用程序，结合外部数据源增强 LLM 的能力，并以构建一个可以回答有关 Ray 的问题的助手为例。 Roblox 推出了 Roblox Assistant 这款对话式人工智能助手，在演示中，通过输入相关描述可自动生成游戏内容，比如输入“我想制作一个以古代废墟为背景的游戏”，会生成相应的元素，您可参考：

以下是一些健身助手的 AI 应用： 1. Keep：中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助用户实现其健身目标。网址：https://keep.com/ 2. Fiture：沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址：https://www.fiture.com/ 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。网址：https://www.fitnessai.com/ 4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址：https://planfit.ai/ 此外，OpenAI 与 Thrive 公司将创建一个 AI 健康教练旨在改变人们的健康习惯预防疾病发生。

以下是关于 AI 软件测试的相关内容： 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。 工具和平台： 1. Testim：AI 驱动的自动化测试平台，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。 另外，在 Coze 官方教程中，搭建好第一个 AI Bot 后，配置好 Bot 就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期，可单击清除图标清除对话记录。

以下是关于大模型测试开发的知识梳理： 《Perplexity 指标究竟是什么?》：作者小 A 从自身经验出发，总结梳理新手友好的 transformer 入坑指南，计划从算法 1（NLP 中的 transformer 网络结构）、算法 2（CV 中的 transformer 网络结构）、算法 3（多模态下的 transformer 网络结构）、训练（transformer 的分布式训练）、部署（transformer 的 tvm 量化与推理）五个方面介绍。 《初探 LLM 基座模型》：主要介绍 LLM 基座模型里常见的 3 种 transformer 架构，包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly。 《从 0 到 1 了解大模型安全，看这篇就够了》：介绍了 transformer 的架构，如 encoderonly 适用于自然语言理解任务，encoderdecoder 用于理解和生成内容，decoderonly 擅长自然语言生成任务；还提到大模型的特点，如预训练数据大（来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，常以 TB 级别计）、参数多（如 GPT3 已达 170B）。 《开发：产品视角的大模型 RAG 应用》：从产品视角分享大模型 RAG 应用，包括 LangChain 初体验，预计分成 3 篇分享，分别是项目背景、初步体验和评测结果，调优思路分享，如何测评。

以下为您介绍一些免费的 AI 生成 PPT 的工具和相关信息： 1. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，可能提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，旨在提高文档编辑效率。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. Gamma：在各种交流群中被频繁推荐，免费版本能生成质量较高的 PPT，且不断优化改进，在内容组织、设计美观度和整体专业感方面表现卓越。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 另外，为您推荐 3 款好用的 AI 制作 PPT 工具，但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是几种将 Word 生成 PPT 的方法： 1. 先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。为了让 PPT 更有灵动性和观感，可以让 chatPPT 添加一些动画，最后手动修改细节，比如字体、事实性错误等。但生成符合要求的大纲可能较费时。 2. 大纲出来后，针对每个主题进行内容补充，然后用 mindshow 工具将 markdown 内容转换成 PPT。具体步骤为：在 https://www.mindshow.fun//login?inviteCode=6487516 注册账号登录，把内容复制到内容框后，点击导入创建。 3. 微软发布的将 GPT4 集成到 Office 套件中的一体化解决方案 Copilot ，可以根据 Word 文档直接生成 PPT 。

以下是一些可以用来写播客稿子的 AI 工具： 1. 写作：写书与查找资料：在写书（包括文章）时，可帮忙查找资料（尤其是找案例），还能作为编辑挑毛病，比如评估结构、论点是否明确等。偶尔没灵感时能展开启发。 链接： 2. 学习：用 AI 做播客笔记：干货为主的播客可以做笔记，以后也许能按此方式做英文播客笔记并顺便学英语。 链接： 此外，还有许多其他类型的 AI 工具可供选择： 1. 写简历的 AI 工具，例如： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 2. 制作 AI 短片的工具，如 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等。制作流程包括写剧本/分镜、生图、生视频、AI 声音、剪辑等步骤。写剧本/分镜时，除了使用 GPT4/Claude/Kimi/智谱清言/文心一言等 AI 工具，更重要的是明确想写的故事及来源，比如原创（直接经验）：自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。

以下是一些可以将公众号文章转成视频的工具： ：一个使用人工智能将博客文章转化为播客的工具。用户只需将博客文章复制粘贴到该工具中，几分钟内就能生成一个有声播客。该工具还提供了免费试用和多个价格层级选择。用户无需具备技术知识，可以轻松地将播客发布到 Spotify 等平台，吸引更多的听众。 如果您想用 AI 把小说做成视频，以下是一些相关工具及网址： Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址： Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址： Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址： Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址： Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址： 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 以下是一些文字生成视频的 AI 产品： Pika：一款非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 Runway：一款老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，不过需要注意的是，Runway 是收费的。 Kaiber：一款视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以自动生成专利申请文件的平台： 1. Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，能提高专利申请的效率。 2. PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，可减少人工工作量。 在专利小助手中，还有以下插件可用于相关工作： 1. Kimi：可以用于自动生成专利申请文档的草稿、摘要或专利描述，提高文档撰写效率。 2. TreeMind 树图：可以用来创建专利结构的思维导图，帮助用户理解专利的组成部分和它们之间的关系。 3. ProcessOn 流程图：可以用于设计和展示专利申请和管理的详细流程，帮助用户理解每一步的操作和所需材料。 4. Word 文档：可以用来处理专利申请文件、专利描述、权利要求书等文档。 使用这些平台通常需要以下步骤： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。

在全国首例 AI 生成图片著作权案例中： 法官承认依靠使用者的输出设计生成的图片属于美术作品，具有独创性和智力投入，受著作权保护，能鼓励创作，为艺术创作提供支持和新思路，节省创作成本。 根据相关法律规定，我国著作权作者仅限于自然人、法人或非法人组织，人工智能软件本身不能成为作者。 Stable Diffusion 模型根据文本指令生成图片，不是调用现成图片或排列组合预设要素，生成的图片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，类似于画笔，图画构造取决于使用者设计。 人工智能不具备自由意志，使用者根据自己的审美个性，通过增删提示词、修改参数得出不同图片并选定，体现使用者的智力和独创思想，如同使用相机拍摄时的调节。 软件设计者对模型设计投入智力成果，但后续生成内容与设计者关系不大。图片由创作者根据个人意愿得出，应成为作者并享有著作权。 尽管 AI 是工具，法院强调著作权仍属于人类创作者，保护人类在知识产权领域的权益，鼓励利用 AI 技术创作艺术作品。 在未显示作者身份信息的情况下使用图片构成侵权。