大模型驱动软件测试电子书

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计算机企业核心技术丛书编委会名单

丛书序

前言

第1章 软件测试的新时代

1.1 软件研发进入软件工程3.0时代

1.2 软件测试的新机遇

1.3 软件测试的新挑战

1.4 本章小结

1.5 参考文献

第2章 LLM基础

2.1 LLM的诞生和进化

2.1.1 NLP技术演进

2.1.2 谁与GPT争锋

2.1.3 ChatGPT的诞生

2.2 LLM核心技术

2.2.1 Transformer

2.2.2 预训练模型

2.2.3 基于领域数据的微调

2.2.4 指令微调

2.3 提示工程

2.3.1 提示词撰写原则与策略

2.3.2 提示技术

2.3.3 思维链

2.3.4 提示词应用技巧

2.4 让LLM扮演不同角色

2.4.1 AI智能体

2.4.2 多智能体

2.4.3 多智能体框架

2.4.4 构建“测试专家”智能体

2.5 本章小结

2.6 参考文献

第3章 LLM驱动测试需求分析

3.1 测试需求分析要点

3.2 LLM驱动测试需求分析和计划

3.2.1 LLM助力软件需求分析

3.2.2 LLM助力测试需求分解

3.2.3 LLM助力界定测试范围

3.2.4 LLM助力挖掘测试风险与生成应对策略

3.3 生成测试项和验收标准

3.4 生成测试需求检查表

3.5 生成和优化测试计划

3.6 本章小结

第4章 LLM驱动测试用例生成

4.1 测试用例设计要点

4.2 测试场景

4.2.1 帮助LLM理解用户行为

4.2.2 生成测试场景

4.2.3 拓展测试场景

4.3 功能测试用例生成

4.3.1 基于简单的设计方法生成测试用例

4.3.2 基于业务流程图生成端到端的测试用例

4.3.3 基于模板生成规范的测试用例

4.3.4 评审测试用例

4.4 LLM助力性能测试设计

4.4.1 识别性能需求、风险点和明确性能指标

4.4.2 性能测试的详细设计生成

4.5 本章小结

4.6 参考文献

第5章 LLM驱动测试脚本生成

5.1 测试脚本要点

5.2 利用LLM生成测试脚本

5.2.1 单元测试脚本

5.2.2 API测试脚本

5.2.3 Web自动化测试脚本

5.2.4 移动App自动化测试脚本

5.3 测试脚本解释与优化

5.3.1 可读性优化

5.3.2 充分性优化

5.3.3 性能优化

5.4 测试脚本转化

5.5 本章小结

5.6 参考文献

第6章 LLM助力非功能测试

6.1 AI智能体助力性能测试结果分析

6.2 LLM助力性能瓶颈分析

6.3 LLM助力软件安全漏洞检测

6.4 LLM助力安全策略智能推荐

6.5 LLM助力用户体验测试

6.6 LLM助力性能测试设计与实施

6.7 本章小结

6.8 参考文献

第7章 LLM助力测试管理

7.1 为软件测试服务的知识工程

7.1.1 数据规划与采集

7.1.2 数据处理与知识抽取

7.1.3 知识库构建与索引

7.1.4 应用层设计与集成

7.1.5 评测与优化

7.2 智能测试流程实施方案

7.2.1 智能测试平台

7.2.2 智能测试用例设计与生成

7.2.3 智能测试执行与动态调度

7.2.4 智能测试结果分析与优化

7.3 LLM在软件缺陷管理中的应用

7.3.1 LLM在软件缺陷管理中的多维应用

7.3.2 面临的挑战与未来发展方向

7.4 LLM生成测试报告

7.4.1 LLM评估测试过程

7.4.2 LLM赋能测试结果分析

7.4.3 LLM助力产品质量评估

7.4.4 LLM驱动测试报告生成

7.5 本章小结

第8章 LLM时代测试人员的发展

8.1 测试人员未来扮演的角色

8.2 未来什么技能对测试人员更重要

8.3 批判性思维

8.4 如何快速成长

8.5 大模型时代测试人员的发展路径

8.5.1 学习路径：知识与思维双轨并行

8.5.2 实践路径：从应用到创新

8.5.3 职业路径：角色转型与价值提升

8.6 本章小结

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