大家好，我是狂师。 过去一个多月，我干了一件事，开发了一个免费开源的测试开发刷题学习网站。刷题的部分是我把测试开发的面试题梳理了一遍，整理出 10 个专题共 200 题，学习路线、实战教程、工具导航。

前段时间我在 GitHub 上翻到一个项目：ego-lite，一款面向 AI Agent 人机协同的浏览器，专门用来解决 Claude Code / Codex / Cursor 这类 AI 智能体.

做移动端测试的同学应该都体会过这种割裂。安卓一套 Espresso 或者 Appium，iOS 一套 XCUITest，两套技术栈，两套选择器语法。真机往测试架上一插，驱动环境先配半天，脚本跟着版本走

API Capture & YAML Exporter 源码与实战系列 · 第二篇 系列索引 第一篇：从「抓包两小时，写脚本一整天」说起：接口自动化的「最后一公里」痛点 第二篇：告别 F12 与 Ch

前面盘完接口、性能、APP、UI、安全五篇传统工具，群里果然有人来问，那 AI 呢，测大模型用什么，测 Agent 用什么。 问得正是时候。

移动端自动化，几年前聊这个话题，答案基本就一个，Appium。 现在不一样了。原生团队用系统自带的框架，更快也更稳。赶进度的团队拿 YAML 写低代码用例，十分钟就能跑起来。

在测试行业摸爬滚打十多年，我见过不少团队在接口自动化上，经历过同一条曲线：满怀期待地起步，轰轰烈烈地写用例，最后悄无声息地停更。 每次做技术分享，我都会问两个问题： “你们写了多少接口自动化用例？”

最近我在 GitHub 上翻到一个项目：keploy，把 API 测试里最磨人的两个环节直接干掉了，分享给大家。 这个项目在2022 年 就建仓了，到我写稿这天，项目已经获得18.7k star。

抓包，测试人的看家技能之一。 查接口传参，看返回数据，定位一个 bug 到底出在前端还是后端，全都指望它。 但你回想一下，这套流程是不是十几年没变过。Charles 或者 Fiddler 把包抓下来，

安全测试这个领域，工具的更新换代其实很慢的，姜还是老的辣，常用的安全工具一大半都是活了十年以上的老面孔，今天用和五年前用，其实没多大区别。 2026 年真正变的东西不在工具名单上，而在玩法上。

在敏捷开发中，一两周发布一个版本已经是很多研发团队的日常。开发节奏越来越快，测试却经常叫苦连天，新功能要测，已有功能也要回归，但留给测试的时间却很有限。 随着产品不断迭代，功能之间的依赖关系也越来越复

这两年想给 Web 自动化挑个工具，比以前要难了。 以前好办，无非在几个老框架里挑，挑来挑去最后无非也就 Playwright 和 Selenium 两派。现在打开任何一份工具清单，一半以上是带 AI

团队里谈「用 AI 做端到端」时，常见两种落地，最后都不太好维护。 一种是让模型生成 Playwright 脚本，生成完就冻结成定位器。当时省事，按钮文案或层级一改，红的还是选择器，修的还是人。模型只

事情是这样的，今年 Postman 官宣了一个新政策，2026 年 3 月起，免费版只能单人用了，团队协作必须掏钱。 虽然过去半年了，但还是经常有一堆人在问有什么替代品。 今天给大家推荐 15 款接口

做过 UI 自动化测试是不是碰过这样的情况：明明之前运行正常的测试，页面稍微调整一下就失败了。有时候什么都没改，重新运行一次又成功了。

先聊一个做过压测的人多半踩过的坑。 压测压到一半，被测的系统还活得好好的，发起压测的那台机器先扛不住了。这时候报告上的数字看着挺像回事，其实测出来的不是系统的上限，是压测工具自己的上限...

AI 写代码已经越来越强了，那么代码写完之后，能不能把 UI 自测和回归也一起做了？ 当然可以。但你的token耗得起吗？

本文旨在介绍精准测试模型原理与多维表格工程的应用，部分代码细节和算法释义参见相关文档，不在正文中推导&聚焦，相关同学有兴趣可以交流。

Reqable作为国产抓包工具的顶流，在3.2版本支持了MCP调用，终于实现了与AI的对接。Reqable + AI Agent，无论是接口调试，网页测试，效率和可玩性都更高了。