小红书 + 知乎找找看，落地方案够呛，估计都没有，但是可以自己找找方向，找个方向做。

接口自动化 Agent：代理服务 +AI 模型 自动抓取测试过程中的测试数据，AI 同步生成自动化代码，手动测试完全，同步自动化代码就写完了，然后在人工整合修改就好

自动抓取？请问下是什么思路啊 全局代理？

领导们如何使用 deepseek 提高员工的工资

你问问 deepseek 啊

CI/CD 接入 deepseek 进行单元测试？

同问接口自动化自动抓取数据

然后你搞出来了，也就下岗了，因为不需要你了

首先，如果你正在问结合 AI 的测试落地方案，那么这个问题就算有答案也不是一个人能回答你的，除非他们带领自己的效能团队直接进去你得公司，进行演练，联调，资料适配

你的意思是不是挂着代理进行手工测试，自动抓包获取测试数据然后生成自动化用例？

以下是 DeepSeek+ 软件测试落地方案的完整框架，结合功能测试、性能测试、安全性测试等核心目标，提供可操作的实施路径：

一、测试范围与优先级

1. 核心功能模块
   
   • 搜索算法准确性（深度学习模型输出验证）
     
   • 数据解析与索引能力
     
   • 用户交互功能（如搜索框、过滤条件、结果排序）
     
   • API 接口稳定性
     
2. 非功能需求
   
   • 响应时间（如搜索结果返回 <1 秒）
     
   • 并发用户支持（如 10,000+ 用户同时访问）
     
   • 数据安全性（敏感信息加密、权限控制）
     
3. 优先级划分
   
   • P0：核心搜索功能、数据安全性
     
   • P1：性能瓶颈、高并发场景
     
   • P2：边缘场景、UI/UX 细节
     

二、测试策略与工具

1. 功能测试

• 测试方法：
  
  • 黑盒测试：验证用户端功能是否符合需求（如搜索关键词返回结果的相关性）。
    
  • 白盒测试：针对算法逻辑和代码覆盖率（使用工具如 JaCoCo）。
    
• 工具：
  
  • 自动化测试：Selenium（Web UI）、Postman（API）、Appium（移动端）。
    
  • 手动测试：覆盖复杂业务场景和用户体验验证。
    

2. 性能测试

• 场景设计：
  
  • 基准测试：单用户正常操作下的性能基线。
    
  • 压力测试：逐步增加并发用户至系统崩溃点，记录最大承载量。
    
  • 稳定性测试：持续高负载（如 24 小时运行）检测内存泄漏和资源占用。
    
• 工具：
  
  • JMeter（模拟高并发）、Gatling（分布式压测）、Prometheus（监控资源指标）。
    

3. 安全性测试

• 重点项：
  
  • SQL 注入、XSS 攻击防护
    
  • 数据传输加密（TLS/SSL）
    
  • 用户权限越权测试
    
• 工具：
  
  • OWASP ZAP（渗透测试）、Nessus（漏洞扫描）、Burp Suite（接口安全）。
    

4. 兼容性测试

• 覆盖范围：
  
  • 浏览器：Chrome、Firefox、Safari、Edge。
    
  • 操作系统：Windows、macOS、Linux、Android、iOS。
    
  • 分辨率：适配主流屏幕尺寸（如 4K、2K、移动端竖屏/横屏）。
    
• 工具：
  
  • BrowserStack（云端多平台测试）、Responsive Design Checker（响应式布局验证）。
    

5. 用户体验测试

• 方法：
  
  • A/B 测试：对比不同交互设计对用户留存率的影响。
    
  • 用户访谈：收集真实用户对搜索效率和结果准确性的反馈。
    

三、测试环境与数据管理

1. 环境搭建
   
   • 生产镜像环境：使用 Docker/Kubernetes 模拟生产环境配置。
     
   • 测试数据：
     
     • 真实数据脱敏（如用户搜索日志）。
       
     • 合成数据生成（覆盖长尾关键词、特殊字符等边缘场景）。
       
2. 数据隔离
   
   • 测试数据库与生产环境物理隔离，避免数据污染。
     

四、测试执行流程

1. 阶段划分
   
   • 单元测试：开发阶段完成，覆盖率 >80%。
     
   • 集成测试：模块间接口联调，验证数据流一致性。
     
   • 系统测试：全链路测试，包括功能、性能、安全。
     
   • 验收测试：用户代表参与，签署测试报告。
     
2. 自动化流水线
   
   • 集成 CI/CD（如 Jenkins/GitLab CI），实现代码提交后自动触发测试套件。
     

五、风险与应对措施

六、交付物与验收标准

1. 交付物
   
   • 测试计划、用例文档、缺陷报告、性能测试报告、安全审计报告。
     
2. 验收标准
   
   • 关键缺陷清零（P0 级缺陷修复率 100%）。
     
   • 性能指标达标（如 95% 请求响应时间 ≤1 秒）。
     
   • 用户满意度 ≥90%（通过 NPS 评分或调研）。
     

七、团队协作与沟通

• 每日站会：同步测试进度和阻塞问题。
  
• 缺陷管理：使用 Jira/禅道跟踪问题闭环。
  
• 跨部门协作：开发、测试、运维共同参与生产环境问题复盘。
  

通过此方案，可系统化保障 DeepSeek+ 的软件质量，平衡测试效率与覆盖率，最终实现快速迭代和稳定交付。

以前就各种左右移，现在都是 AI

同求落地方案，有的兄弟踢一脚

同求 +1

是这个原理，目前我们用的 BurpSuite

我们用的 BurpSuite，然后二次开发加了 url 配置，只汇总配置中的接口调用信息给 AI

先把百炼之类的训练平台用起来吧，市面上通用型产物满足不了业务需求的

DeepSeek（深度求索）作为专注于人工智能和大数据技术的机构，在软件测试领域可以通过引入 AI 技术与自动化能力，显著提升测试效率、覆盖范围和智能化水平，具体改进方向包括：

1. 智能测试用例生成
   自动生成测试场景：通过 LLM（大语言模型）解析需求文档、用户故事或代码结构，自动生成多样化测试用例，覆盖正向/逆向场景。
   模糊测试增强：基于 AI 生成边缘案例（如异常输入、复杂参数组合），发现传统方法难以覆盖的潜在缺陷。
   测试数据生成：自动创建符合业务规则的大规模仿真数据（例如信用卡号、日期格式），提升测试数据集多样性。

2. 缺陷预测与定位
   风险驱动的测试：分析历史缺陷数据与代码变更，预测高风险模块并优先测试（如高圈复杂度的函数）。
   根因分析：通过堆栈追踪和日志的语义理解，快速定位缺陷源头，缩短问题排查时间（例如区分环境问题与代码逻辑错误）。

3. 测试覆盖率优化
   代码/分支覆盖分析：通过动态代码插桩技术 +AI 算法，识别未覆盖的逻辑分支，推荐补充用例（如未触发的异常处理代码）。
   跨系统链路覆盖：在微服务架构下，追踪跨 API 调用的执行路径，确保端到端场景完整性。

4. 性能与负载测试智能化
   异常模式识别：通过时序数据分析（如响应时间、内存泄漏曲线），自动发现性能瓶颈（如 GC 频繁触发、数据库锁竞争）。
   自适应压测：动态调整虚拟用户行为，模拟真实用户流量波动（如秒杀场景的突发高峰）。

5. 自然语言处理（NLP）赋能
   需求到用例的转换：将自然语言需求（如 “用户登录需二次认证”）自动转化为可执行的测试脚本。
   用户反馈分析：聚类分析用户评论与错误报告，优先测试高频问题场景（如移动端兼容性问题）。

6. 自维护自动化测试
   脚本自动修复：当 UI 元素 XPath 变化时，通过视觉识别或 DOM 结构分析自动更新定位表达式。
   用例有效性验证：识别冗余测试（如多用例覆盖同一条件分支），优化测试集执行效率。

7. 持续测试与 CI/CD 集成
   智能测试调度：在 Pipeline 中根据代码变更动态选择测试套件（如仅运行受影响的模块测试）。
   实时质量门禁：结合代码质量、测试通过率与性能指标，AI 决策是否允许发布。

8. 测试资源优化
   并行化策略：通过依赖关系分析，最大化并行执行独立测试任务（如将 1000 个 API 测试动态分组到 10 个容器执行）。
   云资源弹性分配：根据测试负载自动扩展云计算资源，降低硬件成本。

9. 安全测试增强
   漏洞模式学习：基于 OWASP Top 10 等知识库，自动检测 SQL 注入、XSS 等漏洞（如分析输入参数过滤逻辑）。
   权限边界验证：通过模型推理用户权限矩阵，自动验证越权访问风险。

10. 跨平台/设备兼容性测试
    设备矩阵优化：通过市场占有率数据分析，优先覆盖主流设备 + 操作系统组合（如 Android 13+ 骁龙 8 Gen2）。
    跨浏览器渲染比对：利用图像对比算法自动检测 UI 差异，替代人工视觉验证。

挑战与注意事项
训练数据依赖：需要积累高质量的缺陷数据与测试日志用于模型训练。
误报率控制：需设计反馈机制持续优化 AI 模型的精确度（如人工标记误报案例）。
伦理与安全：生成的测试数据需符合隐私保护要求（如 GDPR 合规的假数据生成）。

通过上述方向，DeepSeek 可将软件测试从"人工密集型"转向"智能决策型"，实现测试活动的事前预防（缺陷预测）、事中精准执行（智能调度）、事后闭环优化（根因分析）的全链路升级，典型收益包括：
测试设计效率提升 50%+（通过用例自动生成）
缺陷逃逸率降低 30%+（通过风险预测）
回归测试时间缩短 70%+（通过动态用例选择）

你好可否留个联系方式或者加我 VX 16603820057 ，有偿求教

我对您这个方案十分感兴趣。想向您请教一下，在您的实践中，是通过怎样的方式将 BurpSuite 抓取到的信息提炼传递给 agent 的呢？