从office套件接入GPT4谈自动化测试的前景
微软前几天发布了集成了GPT-4模型的office套件,从演示视频看,大概可以做这样一些事情
- 输入指令自动做表
- 输入指令写邮件
- 输入指定自动做ppt,而且一做就是好多页,挺震撼的
稍微了解了一下原理,大概流程是
- 用户发送prompt到office
- office获得用户授权访问用户的核心数据(email,聊天记录,会议信息,日程,联系人列表等)
- office整合用户信息修改prompt
- office将修改后的prompt发送到语言模型
- office拿到语言模型的返回,并结合用户数据进行信息整合
- office拿到整合后的信息和app的命令列表,进行自动化和信息展示
从原理可以看出office基本上把语言模型,目前也就是GPT-4当成了黑盒,这样应用软件层面其实不需要了解太多模型的细节和实现,只需要把模型当成语言理解器,内容生成器就好了。语言模型只负责理解用户的prompt和生成内容,office负责整合数据,调整prompt,以及我们今天讨论的话题,执行ui自动化。
未来办公软件的形态
未来办公软件有很大概率会跟AI结合起来,他们大概会是
- 有自己的主要形态和业务领域,比如邮件客户端,文字处理软件客户端,也就是有UI,有交互,有一些逻辑,跟现在的办公软件差不多
- 有AI辅助的能力,可以接受用户的prompt并进行修改和吟唱,然后调用大语言模型
- 有完善的UI自动化能力,根据大语言模型返回的内容自动化的进行操作,并展现给用户
所以简单来说,未来的办公软件将会调用AI,并执行自动化。
那么未来的软件都会有ui自动化的接口
这个结论是水到渠成了,有ui自动化接口,那么就需要做ui自动化测试。所以对于一些泛化的办公软件开发团队来说,测试人员不仅要负责传统的功能测试,还需要调用ui自动化接口,保证接口的正确性,甚至是ui自动化的测试代码都可以成为大语言模型的无监督学习物料。
更泛化的办公软件实现
也许未来会出现更加泛化办公软件或者是办公流程软件,可能包含这些部分
- 结构化的用户以及组织数据,也就是用户的私有数据
- 用户prompt的预处理单元,负责接收用户prompt并join用户私有数据,形成新的输入给语言模型的prompt
大语言模型 - 指令执行hub,接收各种command,然后调用接口或者是ui自动化接口帮助人类进行工作
举个例子,未来可能会直接跟语音助手说:帮我预定一下10点的线上会议,邀请xx项目所有的相关人员参加,讨论一下xxx议题。这时候新的办公流程软件就可以直接调用语言模型进行内容理解和生成,拿到生成的内容后调用会议预定系统的api以及邮件或者im系统api,发送会邀和预定时间段。
未来软件测试行为的变革
未来的测试保障工作可能就会变成
-
面向AI也就是大语言模型的测试,join用户私有数据之后的prompt是否合理,是否有助于AI生成正确的内容?是否有足够的上下文帮助AI进行内容的生成?
-
面向API的测试,UI自动化API和后端API是否可以正确的工作?
-
面向数据的测试。用户数据的安全性和完整性是否可以保障?AI生成的内容里是不是有一些核心内容需要加入到用户的核心数据中去?
-
点来点去。不是所有人都会使用AI助手,也不是所有情况下都需要使用AI,保障软件基本的GUI基本功能也是非常必要的
感谢每一个认真阅读我文章的人!!!
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路,如果你不想再体验一次学习时找不到资料,没人解答问题,坚持几天便放弃的感受的话,在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源,希望能给你前进的路上带来帮助。
软件测试面试文档
我们学习必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有字节大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
视频文档获取方式:
这份文档和视频资料,对于想从事【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!以上均可以分享,点下方小卡片即可自行领取。
相关文章:

从office套件接入GPT4谈自动化测试的前景
微软前几天发布了集成了GPT-4模型的office套件,从演示视频看,大概可以做这样一些事情 输入指令自动做表输入指令写邮件输入指定自动做ppt,而且一做就是好多页,挺震撼的 稍微了解了一下原理,大概流程是 用户发送prom…...
CentOS操作系统安装过程简介
以下是在CentOS(以CentOS 7为例)中使用Anaconda安装器的一般步骤: 1. 准备工作 - 首先,需要获取CentOS 7的安装介质,可以是光盘或者制作好的USB启动盘。然后将计算机设置为从对应的安装介质启动。 2. 启动安装程序 -…...

基于Multisim光控夜灯LED电路(含仿真和报告)
【全套资料.zip】光控夜灯LED电路设计Multisim仿真设计数字电子技术 文章目录 功能一、Multisim仿真源文件二、原理文档报告资料下载【Multisim仿真报告讲解视频.zip】 功能 1.采用纯数字电路,非单片机。 2.通过检测周围光线,光线暗且有声音时自动开灯…...

导师双选系统开发:Spring Boot技术详解
第一章 绪论 1.1 选题背景 如今的信息时代,对信息的共享性,信息的流通性有着较高要求,尽管身边每时每刻都在产生大量信息,这些信息也都会在短时间内得到处理,并迅速传播。因为很多时候,管理层决策需要大量信…...

双11花了“一部手机钱”买手机壳的年轻人,究竟在买什么?
【潮汐商业评论/原创】 这个双十一,Elsa在天猫多了一笔新支出——手机壳。和大家都熟悉的“义乌制造”不同的是,她的手机壳支出单件就已经到了500块,加上配套的手机链、支架、卡包、耳机壳,总共1000多元,足够买一部学…...
rediss数据结构及其底层实现
Redis 是一个基于内存的高性能键值对数据库,它支持多种数据结构,每种数据结构都有其特定的底层实现。以下是Redis中一些主要数据结构及其底层实现: 字符串(String): Redis的字符串类型使用简单动态字符串&a…...

自动化测试中使用Pytest Fixture?推荐10种常见用法!
Pytest 是一个功能强大的 Python 测试框架,其中的Fixture 是 Pytest 中的一个重要功能。它允许你设置一些特定的测试环境或准备测试数据,这些环境和数据可以在多个测试用例中重复使用。通过使用fixture,你可以避免在每个测试函数中编写重复的…...
Spring中的ConversionService,为Spring提供数据转换服务
在Spring中经常需要各种数据类型之间进行转换,比如配置文件中的数据转换为代码所需要的数据类型,在使用SpringMvc的时候,将前台传来的参数自动转换为我们接收参数时定义的类型。 Spring中的ConversionService就是提供这种服务的 1.DefaultC…...

gdb和make工具
gdb工具: GDB的主要功能 断点设置:允许开发者在特定的代码行设置断点,当程序执行到该行时会自动暂停,方便开发者进行调试和分析。 变量查看与修改:在程序运行过程中,可以查看和修改变量的值,以…...

【d66】【Java】【力扣】174.寻找二叉搜索树中的目标节点
思路 反着的中序遍历,并计数 代码 /*** Definition for a binary tree node.* public class TreeNode {* int val;* TreeNode left;* TreeNode right;* TreeNode() {}* TreeNode(int val) { this.val val; }* TreeNode(int val, TreeNo…...

Spring Boot关闭时,如何确保内存里面的mq消息被消费完?
1.背景 之前写一篇文章Spring Boot集成disruptor快速入门demo,有网友留言如下图: 针对网友的留言,那么我们如何解决这个问题呢 Spring-Boot应用停机时,如何保证其内存消息都处理完成? 2.解决方法 方法其实挺简单的&…...

HTML 基础标签——文本内容标签 <ul>、<ol>、<blockquote> 、<code> 等标签的用法详解
文章目录 1. 标题标签2. 段落标签3. 文本格式化标签4. 列表标签4.1 无序列表 `<ul>`4.2 有序列表 `<ol>`5. 引用标签5.1 块引用 `<blockquote>`5.2 行内引用 `<q>`5.3 作品引用 `<cite>`6. 代码和预格式文本标签6.1 代码标签 `<code>`6.2 …...

高效管理社团:Spring Boot在校园社团信息管理中的应用
1系统概述 1.1 研究背景 随着计算机技术的发展以及计算机网络的逐渐普及,互联网成为人们查找信息的重要场所,二十一世纪是信息的时代,所以信息的管理显得特别重要。因此,使用计算机来管理校园社团信息管理系统的相关信息成为必然。…...
mysql约束和高级sql
约束 MySQL中的约束用于定义表中数据的规则,以确保数据的准确性和可靠性。以下是MySQL中常用的一些约束类型及其概述: PRIMARY KEY(主键):唯一标识表中每条记录的字段或字段组合, 一个表中只能有一个主键…...

蓝桥杯真题——三角回文数(C语言)
问题描述 对于正整数 n, 如果存在正整数 k 使得 n123⋯kk(k1)2n123⋯kk(k1)/2, 则 n 称为三角数。例如, 66066 是一个三角数, 因为 66066123⋯36366066123⋯363 。 如果一个整数从左到右读出所有数位上的数字, 与从右到左读出所有数位 上的数字是一样的, 则称这个数为回文数…...

uni-app 封装图表功能
文章目录 需求分析1. 秋云 uchars2. Echarts 需求 在 uni-app 中使用图表功能,两种推荐的图表工具 分析 在 Dcloud市场 搜索Echarts关键词,会出现几款图表工具,通过大家的下载量,可以看到秋云这个库是比较受欢迎的,其…...

Kubernetes的基本构建块和最小可调度单元pod-0
文章目录 一,什么是pod1.1pod在k8s中使用方法(1)使用方法一(2)使用方法二 1.2pod中容器的进程1.3pod的网络隔离管理(1)pause容器的作用 1.4 Pod分类:(1)自主式…...
QT创建按钮篇
QT创建按钮篇 1.概述 这篇文章从创建一个按钮对QT开发流程熟悉。 2.代码 #include "mywidget.h" #include <QPushButton>myWidget::myWidget(QWidget *parent): QWidget(parent) { // 第一种创建按钮方式 // QPushButton *btn new QPushButton(); /…...

初级软件测试工程师就别出口喊15K了,连自动化测试都不会,还不如应届生
一. 为什么学软件测试 零基础转行,为什么首选软件测试? 软件测试是软件开发的重要过程之一,是软件质量的保证。国外信息技术领域软件开发人员与测试人员的比例是1:1,而国内目前专业软件测试人员很少,属于紧缺型人才&a…...

Mybatis查询数据库,返回List集合,集合元素也是List。
#有时间需求会要求:查询全校的学生数据,且学生数据按班级划分。那么就需要List<List<user>>类型的数据。 SQL语句 SELECT JSON_ARRAYAGG(JSON_OBJECT(name , name ,BJMC, BJMC ,BJBH,BJBH)) as dev_user FROM dev_user WHERE project_id …...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...
C++:std::is_convertible
C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...

【大模型RAG】Docker 一键部署 Milvus 完整攻略
本文概要 Milvus 2.5 Stand-alone 版可通过 Docker 在几分钟内完成安装;只需暴露 19530(gRPC)与 9091(HTTP/WebUI)两个端口,即可让本地电脑通过 PyMilvus 或浏览器访问远程 Linux 服务器上的 Milvus。下面…...
Nginx server_name 配置说明
Nginx 是一个高性能的反向代理和负载均衡服务器,其核心配置之一是 server 块中的 server_name 指令。server_name 决定了 Nginx 如何根据客户端请求的 Host 头匹配对应的虚拟主机(Virtual Host)。 1. 简介 Nginx 使用 server_name 指令来确定…...

【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】
现在的图标点选越来越多,如何一步解决,采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集(每个目录代表一个类别,目录下是该类别的所有图片),你需要进行以下配置步骤&#x…...
基于matlab策略迭代和值迭代法的动态规划
经典的基于策略迭代和值迭代法的动态规划matlab代码,实现机器人的最优运输 Dynamic-Programming-master/Environment.pdf , 104724 Dynamic-Programming-master/README.md , 506 Dynamic-Programming-master/generalizedPolicyIteration.m , 1970 Dynamic-Programm…...

Windows安装Miniconda
一、下载 https://www.anaconda.com/download/success 二、安装 三、配置镜像源 Anaconda/Miniconda pip 配置清华镜像源_anaconda配置清华源-CSDN博客 四、常用操作命令 Anaconda/Miniconda 基本操作命令_miniconda创建环境命令-CSDN博客...

脑机新手指南(七):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(上)
一、OpenBCI_GUI 项目概述 (一)项目背景与目标 OpenBCI 是一个开源的脑电信号采集硬件平台,其配套的 OpenBCI_GUI 则是专为该硬件设计的图形化界面工具。对于研究人员、开发者和学生而言,首次接触 OpenBCI 设备时,往…...

企业大模型服务合规指南:深度解析备案与登记制度
伴随AI技术的爆炸式发展,尤其是大模型(LLM)在各行各业的深度应用和整合,企业利用AI技术提升效率、创新服务的步伐不断加快。无论是像DeepSeek这样的前沿技术提供者,还是积极拥抱AI转型的传统企业,在面向公众…...

基于江科大stm32屏幕驱动,实现OLED多级菜单(动画效果),结构体链表实现(独创源码)
引言 在嵌入式系统中,用户界面的设计往往直接影响到用户体验。本文将以STM32微控制器和OLED显示屏为例,介绍如何实现一个多级菜单系统。该系统支持用户通过按键导航菜单,执行相应操作,并提供平滑的滚动动画效果。 本文设计了一个…...