4006-998-758
3000+课程任你选择
国际化与本地化软件测试技术与最佳实践
研发学院 软件测试技术 最佳实践
Jack Miao
  • 业界知名实战派研发效能(软件工程)和软件质量双领域专家,在国内外各大技术峰会担任联席主席,技术委员成员和出品人

  • 国内第一本多模态大模型书籍的作者,国内最早的大模型应用领域的一线实践者和布道者

  • 硅谷先进研发效能理念在国内的技术布道者,互联网行业研发效能提升领域的技术先行者

  • 大语言模型LLM在软件研发领域应用与落地的先行者

  • 测试基础架构和测试中台建设的技术布道者与实践者

  • “研发效能宣言“发起人和主要起草人

● 腾讯研究院 特约研究员

● 腾讯Tech Lead

● 腾讯集团技术委员会委员

● 腾讯管理干部技术领导力建设核心讲师

● 腾讯CTO领航营特聘讲师

● 腾讯研究院AIGC行业研究专项 特聘技术专家

● 腾讯学堂AIGC和LLM行业应用进阶特聘讲师

● 腾讯投后企业技术高管技术领导力课程核心讲师

● 中国计算机学会(CCF) TF 研发效能SIG 主席

● 国务院发展研究中心AIGC应用 特约访谈专家

● 中国信息通信研究院“LLM智能化软件工程”年度贡献专家

● 中国通信标准化协会TC608云计算标准和开源推进委员会云上软件工程工作组副组长

● IEEE 智能化软件工程标准的撰写人之一

● 年度IT图书最具影响力作者(与吴军同时获奖)

● 22年23年连续两年获得 中国信通院软件工程领域年度十大突出贡献专家

● 年度IT技术领导力年度互联网行业测试领域技术专家

● 中国商业联合会 互联网应用技术委员会 智库专家

● 腾讯云架构师技术同盟入会发展主席

● 畅销书《多模态大模型:技术原理与实战》作者

● 台湾繁体图书《多模态+大模型实作精讲》作者

● 《大模型驱动的软件测试:从理论到实践》译者

● 《构建Agentic AI系统:打造能推理、可规划、自适应的AI智能体》译者

● 《智能体设计模式:构建Agentic系统实践》译者(即将出版)

● 《因果 AI》译者(即将出版)

● 《AI Agents in Action》译者(即将出版)

● 《Engineering AI System》译者(即将出版)

● 《AI赋能的数据科学:基于LLM的多模态数据分析》译者(即将出版)

● 腾讯云最具价值专家TVP,阿里云最具价值专家MVP,华为云最具价值专家MVP

● 业界第一本研发效能领域专著《软件研发效能提升之美》作者

● 畅销书《软件研发效能提升实践》作者

● 畅销书《软件研发效能权威指南》主编

● 畅销书《测试工程师全栈技术进阶与实践》作者

● 畅销书《高效自动化测试平台:设计与开发实战》作者

● 畅销书《现代软件测试技术之美》作者

● 新书《高质效交付:软件集成、测试与发布精进之道》

● 新书《软件研发行业创新实战案例解析》主编

● 新书《现代软件测试技术权威指南》

● 译作《整洁架构之道(中文新版)》

● 译作《软件设计的哲学(第2版)》

● 译作《DevOps实践指南(第2版)》

● 译作《持续架构实践:敏捷和DevOps时代下的软件架构》

● 译作《现代软件工程:如何高效构建软件》

● 译作《精益DevOps》

● 译作《基础设施即代码:模型驱动的DevOps》

● 译作《计算机科学通识:计算思维培养与多学科问题解决实践》

● 硅谷架构经典教程《软件架构实践(第4版)》技术审校

● 《软件开发中的决策:权衡与取舍》技术审校

● InfoQ极客时间《软件测试52讲-从小工到专家的实战心法》作者

● 《研发质量保障与工程效能》作者之一

● 团体标准“软件研发效能度量规范“核心编写专家

● 信通院“DevOps能力成熟度模型”核心编写专家

● 技术白皮书“研发效能实践指南“主编

● 技术白皮书“软件测试技术趋势白皮书“指导委员会委员

● 技术白皮书“数字化时代质量工程白皮书“编写委员会成员

● “2022研发效能实践案例智库集“主编

● Certified DevOps Enterprise Coach课程设计者

● “中国数字经济发展观察报告”作者之一

● 西南科技大学 计算机科学与技术学院 研究生导师

● 南京大学 软件学院 企业讲师

● 中国移动通信联合会ICT领域专家级讲师认证

查看老师详情
课程内容


课程大纲


国际化测试(Internationalization Testing, i18n)基础

什么是国际化(i18n)

国际化与本地化的关系与区别

国际化的关键目标:代码与内容的区域无关性

国际化设计原则

字符编码与Unicode支持(UTF-8/UTF-16)

外部化资源管理(字符串、图片、日期/时间/货币格式)

区域设置(Locale)的动态切换。

国际化测试重点

硬编码字符串检测

多语言字符集的显示与输入(如中文、阿拉伯语、日语)

动态内容适配(如复数形式、日期排序、时区转换)

区域敏感功能测试(如地址格式、电话号码、单位换算)

使用伪本地化(Pseudo-Localization)快速验证国际化缺陷

大语言模型如何有效应用于国际化测试

本地化测试(Localization Testing, l10n)基础

本地化的核心目标:适应目标市场的语言、文化和法律要求

常见本地化内容:翻译、UI布局、文化适配、合规性

本地化测试类型

语言验证

翻译准确性(术语一致性、上下文适配)

文本扩展/收缩对UI布局的影响(如德语长词、阿拉伯语右对齐)

文化适配

图标/颜色/图像的敏感性(如宗教、政治符号)

本地化内容合法性(如数据隐私法、内容审查)

功能验证

区域特定功能(如支付方式、本地API集成)

大语言模型如何有效应用于本地化测试

本地化测试典型问题与案例

截断文本、重叠控件、乱码(编码问题)

日期/货币格式错误(如“12/05”在美式与欧式格式中的歧义)

动态内容拼接导致的语法错误(如占位符顺序错误)

多国语言版本GUI自动化测试技术

如何构建高效,低维护成本的GUI自动化测试用例

测试用例脚本封装粒度的问题

从页面对象模型到业务流程模型

GUI测试脚本的自动生成技术初探

影响GUI测试用例稳定性的主要因素与应对策略

GUI测试如何应对多国语言的国际化测试

GUI测试中的数据准备

无头浏览器在GUI测试中的应用

行为驱动开发BDD的应用与局限性

超越BDD的GUI测试方案初探

大语言模型LLM在GUI测试设计中的应用

大语言模型LLM在多国语言GUI测试设计中的应用

大语言模型在GUI自动化测试脚本生成中的应用

用AI实现GUI控件的自动识别

大语言模型LLM在GUI测试中的成熟案例详解

基于模型MBT在GUI自动化测试中的实践

业界案例分享:全球化大型电商网站多国语言GUI自动化测试的最佳实践

多国语言版本API自动化测试技术精要

多国语言版本API测试的特点

API测试工具的局限性

基于代码的API测试的必要性

设计与构建高效的API自动化测试框架

数据驱动在API测试中的应用

API的并发测试和压力测试

API测试的数据准备

API测试中的依赖解耦

复杂场景的API测试(连续API调用以及API调用之间的参数传递)

API调用时序的测试难点与应对策略

异步API的测试难点与应对策略

API后向兼容性测试的难点与解决方案

chatGPT在API测试设计中的应用

chatGPT在API自动化测试脚本生成中的应用

大语言模型LLM在API测试中的成熟案例详解

一站式API开源测试工具HttpRunner的架构设计与使用

业界案例分享:全球化大型电商网站多语言版本API自动化测试的最佳实践

微服务架构下的API测试挑战

基于消费者契约的API测试的理论基础

基于消费者契约的API测试的实践

基于消费者契约的契约捕获

基于契约的Mock Service实现API测试依赖解耦

全新API无法获取消费者契约的解决思路

基于HttpRunner的API消费者契约测试

案例分享:Spring Cloud Contract实例

业界案例分享:全球化大型电商网站的消费者契约测试的落地案例

多国语言版本自动化测试中测试数据难题的解决思路     

测试中数据的复杂性与难点

基于实时数据创建的测试数据准备策略

基于预先生成的测试数据准备策略

测试数据生成的基本技术

复杂数据的生成技术

性能测试数据的批量生成技术

测试数据一致性,准确性和及时性的要求

测试数据工具的设计与业界最佳实践

Test Data Service的架构设计与实现

测试数据准备的创新设计

业界案例分享:全球化大型电商网站多国语言测试数据服务的设计

测试执行环境的设计与最佳实践   

测试执行环境的概念

测试基础架构的概念

早期的测试执行环境

测试执行服务的设计与应用

基于Jenkins触发测试执行

基于 Selenium Grid 提高测试并行执行能力

基于 Jenkins Cluster 提高测试并行执行能力

基于 Docker 实现 Selenium Grid 的动态扩展与收缩

基于 Docker 实现 Jenkins Cluster 的动态扩展与收缩

构建基于私有云(Cloud)的测试基础架构

Azure DevOps工具体系的最佳实践

Azure中的测试环境管理

云测服务的设计思路与原理

引入 Test Report Service 生成各种测试报告

典型的 Test Report Platform 架构

全栈测试报告的优势与关键技术

基于故事版的GUI自动化测试报告

设计Multi-Site Comparison Report 提高 LQA 测试效率

人工智能AI技术在测试用例执行结果分析中的应用与落地

测试策略与团队协作

测试计划制定

确定测试范围(语言、区域、优先级)

设计多语言测试矩阵(覆盖典型场景与边界条件)

团队协作与流程

开发、测试与本地化团队的协作模式

缺陷管理:如何高效报告与跟踪本地化缺陷(如使用Jira)

持续集成(CI)中的本地化测试

多语言构建与自动化测试集成

使用Docker快速部署多区域测试环境

从国际化到本地化的端到端流程优化。多区域市场并行测试策略

法律与合规性测试

GDPR(欧盟)、CCPA(加州)等数据隐私法规的适配

地区特定内容限制(如中国互联网审查要求)


返回上一级