使用 LLM 自动化完整软件测试流程：汽车案例研究
偏微分方程分析
2025-02-07 v1
摘要
车辆 API 测试验证车辆内部系统与外部应用程序之间的交互是否符合预期，确保用户能够访问和控制各种车辆功能和数据。然而，这一任务本质上具有复杂性，需要在 API 系统、通信协议甚至车辆仿真系统之间对齐和协调，以开发有效的测试用例。在实际的工业场景中，跨越各种文档和系统规范的不一致性、模糊性和相互依赖性构成了重大的挑战。本文提出了一个用于自动化车辆 API 测试的系统。通过明确定义和分段测试过程，我们使 Large Language Models (LLMs) 能够专注于特定任务，从而确保稳定且受控的测试工作流程。在超过 100 个 API 的实验中，我们的结果表明该系统有效地自动化了车辆 API 测试。结果也确认 LLMs 能够高效处理需要人类判断力的常规任务，使其适用于类似工业情境下的完全自动化。
引用
@article{arxiv.2502.04007,
title = {Cancellation properties and unconditional well-posedness for fifth order modified KdV type equations with periodic boundary conditions},
author = {Takamori Kato and Kotaro Tsugawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.04007},
year = {2025}
}
备注
70 pages. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2501.11455, arXiv:2308.07190