| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787115674296 |
| 所属分类：图书>计算机/网络>计算机理论 |
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鬼灭之刃漫画全套无删减版册 鬼灭之刃无限城篇鬼灭之刃公式书台鬼灭之刃见闻录心理学简体中文版吾峠呼世晴著日番超人气热血漫画书咒术回战日本动漫小说畅销书籍 浙江人民美术出版社
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编辑推荐
【全面覆盖】围绕思维模式、技术和上下文 个核心要素，全面探讨 在软件测试中的应用，帮助测试工程师提升测试能力。 【案例丰富】提供大量实际案例，展示如何将 与测试活动相结合，如提升代码质量、增强测试计划能力、创建测试数据等。 【理性务实】既强调 的强大支持，又重视人类判断力和理解力的重要性，避免 “技术滥用”。 【技术前沿】介绍添加上下文的技术，如构建 框架、微调模型等，提升 的应用效果。
内容简介
软件测试领域有一条简单法则：测试越充分，收获越丰盛。任何测试专家都会告诉您，高质量的测试需要投入时间。通过将大模型和生成式集成到测试流程中，您可以实现测试自动化并显著增强测试能力，提升测试质量和覆盖率，交付更具价值的成果。本书将向您展示如何提升测试的各个方面——从自动化测试、测试数据管理、测试脚本编写到探索性测试等！您将学习如何使用像 这样的编码工具来指导测试驱动开发，以及从 获取应用程序的相关反馈，并运用 将集成到数据生成环节。在测试质量显著提升的同时，您的时间成本将大幅降低。
作者简介
马克·温特林厄姆（ ）是一位资深的软件测试专家，长期从事软件测试领域的教学工作，也是 一书的作者。
目 录
第部分 思维模式：与建立积极的关系
第章 利用大模型来辅助测试
认识工具对测试和
开发的影响
数据生成
自动化测试构建
测试设计
利用创造
交付价值的模式
结合人类和的能力
对保持怀疑态度
小结
第 章 大模型和提示词工程
解释 第部分 思维模式：与建立积极的关系
第章 利用大模型来辅助测试
认识工具对测试和
开发的影响
数据生成
自动化测试构建
测试设计
利用创造
交付价值的模式
结合人类和的能力
对保持怀疑态度
小结
第 章 大模型和提示词工程
解释
降低使用的风险
幻觉
数据来源
数据隐私
利用提示词工程改善结果
检验提示词工程的原则
原则：撰写清晰而具体的提示词
策略：使用分隔符
策略：要求结构化输出
策略：检查假设
策略：少样本提示词
原则：给模型“思考”的时间
策略：明确完成任务的步骤
策略：引导模型先找出自己的解决方案
尝试各种
比较各类
尝试流行的
创建提示词库
使用提示词解决问题
小结
第章 人工智能、自动化和测试
测试的
不同的测试思维方式
更全面的测试方法
工具如何帮助测试
自动化偏差
有选择地使用工具
了解何时在测试中使用
生成能力
转换能力
增强能力
测试中使用的
小结
第 部分 技术：测试中的任务识别和提示词工程
第章 面向开发人员的辅助测试
自动化开发人员的崛起
与协作
分析想法
分析代码
认识到模拟的重要性
利用辅助提高产品质量
利用创建第 一个循环
准备工作
循环：保存工期表条目
循环：检索工时表条目
循环：计算项目工时
重构代码
使用改进文档和沟通
生成代码注释
生成发布说明
寻求与代码助手之间的平衡
小结
第章 辅助的测试计划
现代测试中测试计划的定义
测试计划、和影响域
通过模型进行重点引导
不精准的提示词导致不精准的建议
什么是模型，为什么模型可以帮助我们理解
结合模型和来协助测试计划
创建明确提示词的模型
尝试不同的模型类型
与测试用例
对生成的风险和测试用例持适当的怀疑态度
小结
第章 利用快速创建数据
使用生成和转换数据
引导生成简单数据集
将测试数据转换为不同格式
使用处理复杂的测试数据
在提示词中使用格式标准
作为提示词引导的导出
将设置为测试数据管理器
设置账户
连接
从测试数据生成中获益
小结
第章 利用加速和改进自动化
快速创建自动化
设置项目
利用辅助创建初始校验
从生成的代码中填补空白
改进现有的自动化
更新状态管理以使用适当的层
熟练使用工具
小结
第章 利用辅助探索性测试
使用组织探索性测试
用增强已识别的风险
用扩充准则列表
在探索性测试中使用
建立理解
创建会话的数据要求
探索和跟进缺陷
使用协助探索性测试
用总结测试记录
小结
第章 作为测试助手的智能体
理解智能体和
智能体的定义
智能体如何与配合工作
创建测试助手
设置虚拟智能体
赋予智能体执行函数
将工具串联起来
利用测试助手向前迈进
测试助手示例
应对与智能体合作的挑战
小结
第部分 上下文：为测试上下文定制
第 章 引入定制的
和上下文面临的挑战
词元、上下文窗口和
嵌入上下文作为解决方案
将上下文进一步嵌入提示词和中
微调
比较两种方法
结合和微调
小结
第 章 基于的上下文提示词
利用扩展提示词
构建框架
构建我们自己的框架
测试框架
提升的数据存储能力
使用向量数据库
建立基于向量数据库的
测试基于向量数据库的框架
继续推进框架
小结
第 章 使用业务领域知识微调
探索微调过程
微调过程概览
目标设定
执行微调环节
准备训练数据
预处理和设置
使用微调工具
启动微调运行
测试微调结果
微调的经验教训
小结
附录 设置和使用
附录 设置和使用
设置
设置账户
安装插件
授予账户访问权限
使用
探索建议
附录 探索性测试记录
显示全部信息
媒体评论
本书通过务实的方法与真实案例，清晰阐释了如何在更短周期内交付更高质量的软件。 ──安基特·维尔马尼 谷歌 数据与机器学习架构师 本书提供了利用生成式优化软件测试流程的实用思路。 ── 罗恩·胡布勒 博士 凯捷集团 软件工程师主管 本书通过真实案例充分验证了将生成式集成到软件测试中的技术潜力。 ── 劳伦斯·吉廖 质量顾问 测试技术被本书作者提炼为普适性提示词的实践实在令人振奋！ ── 马文·施瓦策 集团 数据工程师
商品详情
鬼灭之刃漫画全套无删减版册 鬼灭之刃无限城篇鬼灭之刃公式书台鬼灭之刃见闻录心理学简体中文版吾峠呼世晴著日番超人气热血漫画书咒术回战日本动漫小说畅销书籍 浙江人民美术出版社
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内容简介
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作者简介
马克·温特林厄姆（ ）是一位资深的软件测试专家，长期从事软件测试领域的教学工作，也是 一书的作者。
目 录
第部分 思维模式：与建立积极的关系
第章 利用大模型来辅助测试
认识工具对测试和
开发的影响
数据生成
自动化测试构建
测试设计
利用创造
交付价值的模式
结合人类和的能力
对保持怀疑态度
小结
第 章 大模型和提示词工程
解释 第部分 思维模式：与建立积极的关系
第章 利用大模型来辅助测试
认识工具对测试和
开发的影响
数据生成
自动化测试构建
测试设计
利用创造
交付价值的模式
结合人类和的能力
对保持怀疑态度
小结
第 章 大模型和提示词工程
解释
降低使用的风险
幻觉
数据来源
数据隐私
利用提示词工程改善结果
检验提示词工程的原则
原则：撰写清晰而具体的提示词
策略：使用分隔符
策略：要求结构化输出
策略：检查假设
策略：少样本提示词
原则：给模型“思考”的时间
策略：明确完成任务的步骤
策略：引导模型先找出自己的解决方案
尝试各种
比较各类
尝试流行的
创建提示词库
使用提示词解决问题
小结
第章 人工智能、自动化和测试
测试的
不同的测试思维方式
更全面的测试方法
工具如何帮助测试
自动化偏差
有选择地使用工具
了解何时在测试中使用
生成能力
转换能力
增强能力
测试中使用的
小结
第 部分 技术：测试中的任务识别和提示词工程
第章 面向开发人员的辅助测试
自动化开发人员的崛起
与协作
分析想法
分析代码
认识到模拟的重要性
利用辅助提高产品质量
利用创建第 一个循环
准备工作
循环：保存工期表条目
循环：检索工时表条目
循环：计算项目工时
重构代码
使用改进文档和沟通
生成代码注释
生成发布说明
寻求与代码助手之间的平衡
小结
第章 辅助的测试计划
现代测试中测试计划的定义
测试计划、和影响域
通过模型进行重点引导
不精准的提示词导致不精准的建议
什么是模型，为什么模型可以帮助我们理解
结合模型和来协助测试计划
创建明确提示词的模型
尝试不同的模型类型
与测试用例
对生成的风险和测试用例持适当的怀疑态度
小结
第章 利用快速创建数据
使用生成和转换数据
引导生成简单数据集
将测试数据转换为不同格式
使用处理复杂的测试数据
在提示词中使用格式标准
作为提示词引导的导出
将设置为测试数据管理器
设置账户
连接
从测试数据生成中获益
小结
第章 利用加速和改进自动化
快速创建自动化
设置项目
利用辅助创建初始校验
从生成的代码中填补空白
改进现有的自动化
更新状态管理以使用适当的层
熟练使用工具
小结
第章 利用辅助探索性测试
使用组织探索性测试
用增强已识别的风险
用扩充准则列表
在探索性测试中使用
建立理解
创建会话的数据要求
探索和跟进缺陷
使用协助探索性测试
用总结测试记录
小结
第章 作为测试助手的智能体
理解智能体和
智能体的定义
智能体如何与配合工作
创建测试助手
设置虚拟智能体
赋予智能体执行函数
将工具串联起来
利用测试助手向前迈进
测试助手示例
应对与智能体合作的挑战
小结
第部分 上下文：为测试上下文定制
第 章 引入定制的
和上下文面临的挑战
词元、上下文窗口和
嵌入上下文作为解决方案
将上下文进一步嵌入提示词和中
微调
比较两种方法
结合和微调
小结
第 章 基于的上下文提示词
利用扩展提示词
构建框架
构建我们自己的框架
测试框架
提升的数据存储能力
使用向量数据库
建立基于向量数据库的
测试基于向量数据库的框架
继续推进框架
小结
第 章 使用业务领域知识微调
探索微调过程
微调过程概览
目标设定
执行微调环节
准备训练数据
预处理和设置
使用微调工具
启动微调运行
测试微调结果
微调的经验教训
小结
附录 设置和使用
附录 设置和使用
设置
设置账户
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使用
探索建议
附录 探索性测试记录
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媒体评论
本书通过务实的方法与真实案例，清晰阐释了如何在更短周期内交付更高质量的软件。 ──安基特·维尔马尼 谷歌 数据与机器学习架构师 本书提供了利用生成式优化软件测试流程的实用思路。 ── 罗恩·胡布勒 博士 凯捷集团 软件工程师主管 本书通过真实案例充分验证了将生成式集成到软件测试中的技术潜力。 ── 劳伦斯·吉廖 质量顾问 测试技术被本书作者提炼为普适性提示词的实践实在令人振奋！ ── 马文·施瓦策 集团 数据工程师
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