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通义千问可以免费试用PPT吗

Answer

通义千问本身不能免费试用 PPT。

而歌者 PPT 是一款永久免费的智能 PPT 生成工具,具有以下功能和优势:

  • 功能:
    • 话题生成:一键生成 PPT 内容。
    • 资料转换:支持多种文件格式转 PPT。
    • 多语言支持:生成多语言 PPT。
    • 模板和案例:拥有海量模板和案例库。
    • 在线编辑和分享:生成结果可自由编辑并在线分享。
    • 增值服务:可自定义模板、字体、动效等。
  • 优势:
    • 免费使用:所有功能永久免费。
    • 智能易用:通过 AI 技术简化 PPT 制作流程,易于上手。
    • 海量案例:提供大量精美模板和优秀案例可供选择和下载。
    • 资料转 PPT 很专业:支持多种文件格式,转换过程中尊重原文内容。
    • AI 翻译:保持 PPT 原始排版不变,多语言在线即时翻译。

推荐理由:

  • 完全免费,对学生和职场人士是福音。
  • 智能化程度高,通过 AI 技术快速将资料转换成精美 PPT,高效准确。
  • 模板和案例库丰富,适合各种场景。
  • 支持多语言,国际化环境中实用。
  • 几乎无需学习成本就能上手使用,适合不擅长制作 PPT 或时间紧张的人群。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:歌者 PPT 是什么

话题生成:一键生成PPT内容资料转换:支持多种文件格式转PPT多语言支持:生成多语言PPT模板和案例:海量模板和案例库在线编辑和分享:生成结果可自由编辑并在线分享增值服务:自定义模板、字体、动效等[heading3]简介[content]歌者PPT(gezhe.com)是一款永久免费的智能PPT生成工具。用户可以轻松将任何主题或资料转化为PPT,并选择应用大量精美的模板。无论是商务演示、教育培训、学术报告还是专业领域,歌者PPT都能提供便捷的操作和智能化体验,让幻灯片制作变得更加轻松高效。[heading3]产品优势[content]免费使用:所有功能永久免费。智能易用:通过AI技术简化PPT制作流程,易于上手。海量案例:大量精美模板和优秀案例可供选择和下载。资料转PPT很专业:支持多种文件格式,转换过程中尊重原文内容。AI翻译:保持PPT原始排版不变,多语言在线即时翻译。[heading3]推荐理由:[content]首先,歌者PPT完全免费,这对于经常需要制作演示文稿的学生和职场人士来说,简直是福音。其次,它的智能化程度令人印象深刻。通过AI技术,歌者PPT可以快速将各种资料转换成精美的PPT,整个过程既高效又准确。歌者PPT的模板和案例库非常丰富,无论是职场办公还是学术演讲,你总能找到适合的模版或案例。歌者PPT对多语言的支持使得它在国际化环境中也非常实用,可以一键生成目标语言的PPT,也可以把写好的PPT翻译成其他语言。这款工具特别适合那些不太擅长制作PPT或者时间紧张的人群,几乎无需学习成本就能上手使用。

Others are asking
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
阶跃星辰、通义千问、Gemini三个视频理解模型哪个收费更便宜
以下是阶跃星辰、通义千问、Gemini 三个视频理解模型的收费情况: 阶跃星辰:输入价格为 0.005~0.015 元/千 tokens,输出价格为 0.02~0.07 元/千 tokens。 通义千问:Qwenvlplus 模型调用价格为 0.008 元/千 tokens,训练价格为 0.03 元/千 tokens。 Gemini 未提及收费信息。 综上,从已有的信息来看,通义千问的收费相对可能更便宜,但具体还需根据您的使用情况和需求来判断。
2025-04-10
通义千问的视频理解模型怎么使用
通义千问的 Qwen2.5VL 视频理解模型具有以下特点和使用方式: 版本:推出 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作,如给指定朋友送祝福、电脑修图、手机订票等。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai
2025-04-09
通义千问发展历程
通义千问是阿里云推出的大语言模型。于 2023 年 4 月 11 日在阿里云峰会上正式发布 1.0 版本。9 月 13 日,通义千问大模型首批通过备案。10 月 31 日,阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0,8 大行业模型同步上线。9 月,通义千问 2.5 系列全家桶开源。
2025-03-20
阿里的千问大模型在行业内处于一个什么样的水平
阿里的通义千问大模型在行业内处于领先水平。 通义千问 2.5 正式发布并开源 1100 亿参数模型,在多模态和专有能力模型方面影响力强大,始终坚持开源路线,已推出多款开源模型,受到开发者和生态伙伴的热情支持。百炼平台也升级支持企业 RAG 链路,提供更灵活的企业级检索增强服务。通义灵码推出企业版,满足企业定制化需求,已在多个领域落地应用。 Qwen2.5Max 基于 SFT 和 RLHF 策略训练,在多项基准如 Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQADiamond 上超越 DeepSeek V3,引发社区关注。支持官方 Chat、API 接口、Hugging Face Demo 等多种方式,展示其顶尖性能与灵活应用场景。 Qwen2.5VL 是新一代视觉语言模型,可解析 1 小时以上视频内容并秒级定位事件,识别从金融文档到通用物体,动态适配高分辨率图像。具备复杂任务执行能力,覆盖更多实际场景如票据解析、商业分析等。 10 月 31 日,阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0,8 大行业模型同步上线。
2025-03-14
通义千问最新模型
通义千问最新模型情况如下: 发布了一个模型并开源了两个模型。 Qwen2.5Max:全新升级发布,比肩 Claude3.5Sonnet,几乎全面超越 GPT4o、DeepSeekV3 及 Llama3.1405B。是阿里云通义团队对 MoE 模型的最新探索成果,预训练数据超过 20 万亿 tokens。在多项公开主流模型评测基准上录得高分,开发者可在 Qwen Chat(https://chat.qwenlm.ai/)平台免费体验模型,企业和机构也可通过阿里云百炼平台直接调用新模型 API 服务。 Qwen2.5VL:全新视觉模型实现重大突破,增强物体识别与场景理解,支持文本、图表、布局分析,可处理长达 1 小时视频内容,具备设备操作的 Agent 能力。 Qwen2.51M:推出 7B、14B 两个尺寸,在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini,同时开源推理框架,在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速,首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中,7B 模型出现少量错误。在更复杂的长上下文理解任务中,Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本,Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo,还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini。
2025-02-26
怎样使用AI做PPT
使用 AI 做 PPT 可以参考以下内容: 1. 信息的 AI 可视化: 优点:节省制作时间、具有优秀的视觉风格、能快速归纳整理信息、可用图形代替文字枯燥的表达。 注意事项: 不要指望复制一段提示词就能得到满意结果,这是与 AI 互动的过程,需要反复尝试。 AI 生成的是基于模型的 HTML 输出,并非真正的 PPT 格式,目前无法在 PPT 里进行二次深度编辑。 模型选择:目前推荐 Claude 3.7 Sonnet,可通过 POE 调用,不建议使用其他效果不佳的模型。 交互流程: 阶段 1 主观描述:通过文字聊天让 Claude 领悟您想要的视觉风格,描述要尽量具体,如颜色、画布、装饰等方面的要求。 2. 好用的 AI PPT 工具: Gamma:在线 PPT 制作网站,支持输入文本和想法提示快速生成幻灯片,可嵌入多媒体格式。https://gamma.app/ 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,可通过输入文本描述生成专业设计。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的辅助工具,提供智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:科大讯飞推出的辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/ 3. 教学案例: 上午的尝试中,Claude + Gamma.app 帮助学生从组会准备工作中解放出来,实现了快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并学会使用等目的。 Claude 的用法示例:如通过一系列问题让其搜索权威期刊、论文,提取摘要等,并用于制作 PPT。
2025-04-18
最好的制作ppt的大模型是哪个
目前在制作 PPT 方面,没有绝对的“最好”的大模型。例如,Claude 3.7 在将 PDF 转换为 HTML 方面效果较好,但国内用户使用不太方便,可改用 DeepSeekR1 实现。某上市公司使用某互联网大厂研发的千亿 AI 大模型产品声称能 3 分钟制作 PPT,但接入公司系统时出现“一连接就死机”的情况。同时需要注意的是,过去几个月内国内的 AI 大模型在某些方面大同小异,且大部分远未达到可商用化程度。
2025-04-13
我要根据PPT开发一个网页,请详细提供操作步骤和选择哪一个AI工具更合适。
以下是根据 PPT 开发网页的详细操作步骤以及适用的 AI 工具: 一、生成 PDF 1. 将您的文件转换为 PDF 格式,其他文件格式也可行,但 PDF 效果更佳。 2. 若希望在文章中加入图片,需将图片转换为 Markdown 格式。 网络图片:直接复制图片的 URL,右键图片选择复制 URL,然后用 Markdown 格式写入文档。 自己的图片:使用图床服务(如 https://sm.ms/)托管图片,生成公链。 3. 插入视频:先将本地视频上传到公网(如 B 站),在视频页面寻找“分享”按钮,点击“嵌入”或“嵌入代码”选项获取 URL,用 Markdown 格式写入。 二、适用的 AI 工具 1. 爱设计 网址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 输入大纲和要点: 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 2. MindShow 网址:https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点: 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 3. Process ON 网址:https://www.processon.com/ 输入大纲和要点: 导入大纲和要点: 手动复制(相对耗时) 导入方式:复制最终大纲内容到本地 txt 文件,将后缀改为.md(若看不见后缀可自行搜索开启),打开 Xmind 软件导入 md 文件,在 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求:新增思维导图,输入主题点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版再点击下载。若喜欢使用且无会员,可在某宝买一天会员。
2025-04-13
有哪些自动生成ppt的ai平台
以下是一些自动生成 PPT 的 AI 平台: 1. Kimi.ai:选 PPT 助手暂时免费效果好,网址为 http://kimi.ai 。 2. 讯飞智文:网址为 https://zhiwen.xfyun.cn/ 。 3. Mindshow.fun:支持 Markdown 导入,网址为 http://Mindshow.fun 。 4. Tome.app:AI 配图效果好,网址为 http://Tome.app 。 5. Chatppt.com:自动化程度高。 6. Gamma:在线 PPT 制作网站,网址为 https://gamma.app/ 。 7. 美图 AI PPT:网址为 https://www.xdesign.com/ppt/ 。 这些工具通过自动化和智能化的设计流程,极大地简化了 PPT 的制作工作。目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 您可以根据自己的需求和喜好选择合适的 AI PPT 工具,以提高工作效率和演示效果。 扩展阅读: 1. 《》 2. 《》(质朴发言) 相似问题: 1. 有没有生成 PPT 的应用推荐,不用翻墙的。 2. 免费生成 PPT 的网站有哪些。 3. 推荐一款文字生成 ppt 的工具。 4. 免费 ai 制作 ppt 软件。 5. 推荐 3 款好用的 AI 制作 ppt 工具。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-12
AI PPT
以下是关于 AI PPT 的相关信息: AiPPT: 一句话 AI 生成 PPT,智能生成 PPT 内容大纲与匹配正文。 任选各行业海量模板,智能完成排版设计与关联配图,美观省时。 支持在线编辑与演示、一键换色与字体调整、动效导出下载等高级功能,助您轻松制作高水准 PPT。 用途包括制作企业宣传的幻灯片、创建学术报告演示文稿、设计教学课程的课件、制作个人简历、编辑年终总结报告、生成产品发布和推广的演示材料、为教育学科编制互动式课本、设计商业计划书的提案、定制营销策划提案等。 其他 AI PPT 工具: Gamma:在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。网址:https://gamma.app/ 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,可能还包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/
2025-04-10
我有一页PPT的截图,现在想通过工具将这张图还原为PPT ,请推荐我几个工具
以下为您推荐几个可能有助于将 PPT 截图还原为 PPT 的工具: 1. PPT 软件本身:例如 Microsoft PowerPoint 或 WPS 演示。您可以在新的 PPT 页面中,根据截图的内容重新进行排版和编辑。 2. 图像处理软件:如 Adobe Photoshop 等,用于对截图进行处理和优化,然后再将处理后的图片插入到新的 PPT 中。 需要注意的是,目前将截图直接完美还原为 PPT 格式的工具可能并不存在,可能需要您结合多种工具和手动操作来实现。另外,在使用 PPT 进行排版时,要注意尺寸的选择。如果想要打印,4:3 的比例比较适合童书绘本的比例;如果要发小红书或者小绿书,竖版比例选 3:4 更合适;如果要制作 H5,出图选 9:16 的竖版比例。同时,PPT 里的删除背景功能对于一些基础抠图很有用。用 PPT 另存为图片时,先另存为“增强型 Windows 源文件”格式,再用画图软件打开另存为 JPG 可得到高清图。
2025-04-10
通义 提示词 教程
以下是关于通义提示词的相关教程: 1. 小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(一): 提示词的理解:如果您是低年级学生看不懂英文问题,可让 GPT 为您翻译和解释,并让其举例帮助理解。 应用方法:对于没看懂的句子,都可以通过提示词让 GPT 换种说法解释和举例。 自测方法:点击链接查看对话原文,顶部的问题可复制作为 prompt 自行提问。 下一节将带来 prompt 小白系列课程(二)如何开始练习有效提问。 2. 不懂代码,也能 3 小时打造并上架一款 AI 插件: 初版提示词:如果不了解如何从 0 1 编写词生卡 Prompt,请阅读前作,这套提示词在后续测试中,在多种模型中都能保持较高成功率和稳定的预期效果。 3. SD 新手入门图文教程: 提示词语法:根据想画的内容写提示词,多个提示词之间用英文半角符号。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前,叙述画面内容的其次,描述细节的最后。每个词语在模型中的自带权重可能不同,特异性、具体且措辞不抽象的关键词效果更好。可使用括号人工修改提示词的权重。
2025-04-11
通义的日活是多少?
根据提供的信息,阿里通义在 11 月的活跃用户为 147 万人,WEB 月活为 141 万人,APP 月活为 355 万人,全网月活为 496 万人。在 9 月的活跃用户为 529 万人。
2025-03-28
基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。这个应该怎样使用呢
很抱歉,目前没有关于 Randoop 工具使用方法的相关内容。您可以通过以下途径获取更详细的信息: 1. 官方文档:访问 Randoop 的官方网站,查找其提供的详细使用说明和教程。 2. 技术论坛:在相关的技术论坛上搜索关于 Randoop 使用的讨论和经验分享。 3. 开源社区:参与开源社区中关于 Randoop 的交流,向其他开发者请教。
2025-04-08
如何自动编写测试用例
AI 自动编写测试用例可以通过以下几种方式实现: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing :基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例: 1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 总结:AI 在生成测试用例方面具有显著的优势,可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具,前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题,从而提升软件质量和用户体验。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-01
如何使用AI创建测试用例
AI 生成测试用例可以通过以下多种方法实现: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具:如 Randoop(适用于 Java 应用程序)、Pex(适用于.NET 应用)。 模式识别:如 Clang Static Analyzer 利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷生成相应测试用例,Infer 自动生成测试用例帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型:如 DeepTest 生成自动驾驶系统的测试用例,DiffTest 基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例。 强化学习:如 RLTest 通过与环境交互学习最优测试策略,A3C 通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成:如 Testim 通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,Test.ai 从需求文档中提取测试用例。 自动化测试脚本生成:如 Selenium IDE 结合 NLP 技术扩展从自然语言描述中生成自动化测试脚本,Cucumber 使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成: 状态模型:如 GraphWalker 基于状态模型生成测试用例,Spec Explorer 微软开发的模型驱动测试工具通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟:如 Modelbased Testing 基于系统模型自动生成测试用例覆盖各种可能的操作场景和状态转换,Tosca Testsuite 基于模型的测试工具自动生成和执行测试用例适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例: Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据自动生成高覆盖率的测试用例检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例确保覆盖关键功能和用户路径提高测试效率和质量。 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例确保覆盖所有可能的状态和操作场景检测系统的边界情况和异常处理能力。 此外,让 AI 写出您想要的代码,可以通过创建优质的.cursorrules 来实现,具体包括: 1. 先说清楚您是谁,让 AI 按照专家的水准来思考和编码。 2. 告诉 AI 您要干什么,使其围绕目标写代码。 3. 定好项目的“规矩”,强调团队的代码规范。 4. 明确文件放置位置,便于后期查找。 5. 指定使用的“工具”,保证项目的整洁和统一。 6. 告诉 AI 怎么做测试,使其生成的代码考虑可测试性并主动写测试用例。 7. 推荐参考资料,让 AI 基于最佳实践写代码。 8. 若项目涉及页面开发,补充 UI 的要求。
2025-03-22
如何免费试用 ChatGPT 4.5
目前关于免费试用 ChatGPT 4.5 的信息如下: 数周或数月内将推出代号“Orion”的 GPT4.5,这是最后一款“非链式思维“模型。后期将融合 o 系与 GPT 系列,推出整合多项新功能的 GPT5,同时结合画布,搜索,深度研究等能力。ChatGPT 的免费用户也将可以使用到 GPT 5。订阅用户会享有更高智能的 GPT5,越高订阅等级,智能越强。 如有任何问题请联系后台,电子邮箱:alolg@163.com
2025-03-19
利用 AI,基于需求文档生成 测试用例
以下是关于利用 AI 基于需求文档生成测试用例的相关内容: 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing:基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例: Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 相关工具和平台: Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。 此外,在编程中,用户故事也很重要。其目的在于确保开发团队能够理解用户需求,并从用户角度设计和开发功能。常规模板为:“作为。”在卡密系统中,写用户故事有三点作用:让执行者了解想要做什么样的应用,从而更准确地搭建代码框架;中途作为关键的上下文信息,确保方向不偏移;可以让 Cursor 依据用户故事生成对应的测试用例,保持功能的完整和准确。可以在 Cursor 里生成 MVP 的用户故事(用其他 AI 功能生成也可以),如点击 Cursor 后,选择提前创建的一个文件夹,创建需求文档,输入简短的需求描述,让 AI 帮助生成用户故事,然后按照实际情况接受并修改。
2025-03-05
利用 AI 生成 测试用例 的内容
AI 生成测试用例具有诸多优势,以下为您详细介绍: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing :基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例: Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 总结:AI 在生成测试用例方面能够自动化和智能化地生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写的时间和成本。合理应用 AI 工具,前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题,从而提升软件质量和用户体验。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-05