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大语言模型（LLM）给我们提供了一个非常强大的人机交互方式，让机器的语言理解能力追上了人类。基本上可以预见，一个会写代码的超级智能体将会诞生，未来会帮我们实现比较大的效率提升。
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测试用例自动生成技术是通过转化其他的输入源比如har抓包数据、openapi接口规范、ui dom结构等数据到测试用例，实现测试用例的自动生成。测试用例的数据化与生成技术可以让测试人员扩大自己的能力边界，实现更全面的测试体系构建，它是测试智能化的一个重要的技术。
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传统的软件测试中，编写单元测试是一项耗时且繁琐的工作。然而，借助人工智能，我们可以实现自动生成单元测试的目标。通过分析代码结构、函数调用关系和输入输出，AI可以智能地生成全面而有效的单元测试用例。
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随着系统复杂性的增加，接口测试显得尤为重要。人工智能在接口测试中的应用主要体现在对接口参数的智能化测试和异常处理的优化。通过分析大量的接口调用数据，AI可以帮助测试团队发现潜在的问题并提供更加全面的测试覆盖，从而增强系统的稳定性和可靠性。
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人工智能可以对大量的测试结果与日志进行深入分析,找出测试缺陷的模式与规律,产生测试报告与缺陷列表,帮助测试人员快速定位问题。