本書以探索大語(yǔ)言模型在軟件測(cè)試領(lǐng)域的應(yīng)用為主線，著眼于三款主要的AI工具(ChatGPT、GitHubCopilot和Codeium)，通過(guò)豐富的實(shí)例，展示了它們?nèi)绾卧跍y(cè)試工作的各個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)揮作用的，并幫助測(cè)試人員提升測(cè)試效率和軟件質(zhì)量。本書主要內(nèi)容包括：首先，本書介紹了大型模型的功能和對(duì)測(cè)試工作的影響；其次，探討了在本地搭建和使用大模型的過(guò)程和方法；然后，圍繞單元測(cè)試、接口測(cè)試、自動(dòng)化測(cè)試和性能測(cè)試這四大軟件測(cè)試類型，詳細(xì)闡述了大模型在其中應(yīng)用，同時(shí)，通過(guò)豐富的實(shí)踐案例，展示了ChatGPT、Copilot和Codeium在測(cè)試用例生成、測(cè)試腳本創(chuàng)建等多個(gè)測(cè)試環(huán)節(jié)中發(fā)揮的作用；此外，介紹了在持續(xù)集成領(lǐng)域中ChatGPT的作用，這涵蓋自動(dòng)生成測(cè)試腳本、運(yùn)行測(cè)試、分析報(bào)告等方面；最后，集中討論了基于本地和云端大模型的應(yīng)用實(shí)踐，介紹了多種利用大模型API接口來(lái)生成測(cè)試用例的方法。