自动生成，自主学习，自我演进。

不需要人工干预了吗？

无监督学习

听不懂

估计就是那种无代码化, 或者低代码化了吧. 最近才在自己撸代码写了个接口自动化脚本.

哪有什么最高境界，只要有 kpi 在，就可以无限进化

之前做了个自动根据手工用例 自动翻译解析成动态临时脚本并自动执行的功能， 之后维护成本很低，那边在改手工用例，这边用大数据 + 智能 + 手工的方式 维护解析匹配模块。 慢慢的解析的越来越准确，脚本开发成本降低到快没有了，而且维护成本 也大幅度降低。

我能想到的思路是：
假设 手工用例是写在 jira 上的，你去 轮询 jira，然后 匹配 关键字 ，生成自动化代码
大概是这么个流程吗 ？

自动根据手工用例 自动翻译解析成动态临时脚本并自动执行的功能
是不是这个思路不知道，反正听朋友说为了验证这个功能，写了好多条手工用例，由这个功能自动翻译解析成动态临时脚本并自动执行了

接口自动化的最主要的还是接口出入参的变动对用例的影响，以及不同场景的数据的获取。
先把这两点解决了，再去考虑自动这个事。

自动遍历系统，自动生成用例，自动执行测试

怎么断言？

en，你这个说的是接口用例的设计

想问下，接口测试平台内部测试逻辑是自己写的还是用的轮子呢

你理解错了，接口自动化不是在平台编写用例，而是纯粹的写接口代码，这样的才是接口自动化

轮子怎么可能知道内部测试逻辑

是的，我搞起来后发现 其实人工校验成本 并不低，而且会遭到同事的反感，所以我就中止研究了呢。

自然语言写的测试用例直接能运行

需求一录入，根据人工智能形成测试方案，自动生成各类测试脚本、自动执行、自动报 BUG、自动回归，全程无人干预，这应该算终极了

某知名车企提过的一个需求：
测试人员手工执行时，通过计算机视觉生成自动化用例用于回归测试

这个怎么做到的，可以分享下大概思路？

只要你们代码封装的足够好，现在这样写代码就已经是很好的了啊？编写速度，执行效率这些不是自动化的问题，是代码的问题

哥们，什么时间分享下你们的这个实践，感觉很有意思的样子，并且效率也很高

自动生成用例，自动跑用例