CATS项目13.1.1版本发布:API测试工具的重大更新
CATS是一个开源的API测试框架,专为现代API开发而设计。它通过自动生成测试用例来验证API的健壮性和安全性,帮助开发者发现潜在的问题。最新发布的13.1.1版本带来了一系列功能增强和问题修复,显著提升了测试能力和用户体验。
核心功能增强
本次更新最引人注目的是新增的"explain"子命令功能。这个功能允许开发者获取关于响应代码、错误原因等详细信息的解释,大大提升了调试效率。当API返回非预期响应时,开发者可以快速理解问题根源,而不需要查阅大量文档。
在数据变异方面,13.1.1版本新增了字符串大小写转换的变异器。这些变异器能够自动生成包含全大写或全小写字符串的测试用例,帮助验证API对大小写敏感字段的处理能力。此外,还新增了多种数据生成器,包括区域代码、时区、用户代理等常见数据类型,丰富了测试场景的多样性。
测试能力提升
针对OpenAPI规范的支持有了显著改进。新版本修复了处理包含allOf和additionalProperties的复杂Schema时的问题,使得CATS能够更准确地解析和测试这类复杂的API定义。这对于使用继承和组合方式定义数据模型的API尤为重要。
在错误处理方面,13.1.1版本优化了错误记录机制,确保错误原因被优先记录后再报告其他情况,避免了信息覆盖的问题。同时新增了自定义错误详情泄露文件的支持,让安全测试更加灵活。
用户体验优化
命令行工具的易用性得到了多方面提升。新增的--useExamples标志允许在生成测试用例时使用示例数据,使得测试更贴近实际使用场景。list命令的输出现在会进行排序,提高了信息的可读性。
报告展示也做了改进,调整了总结报告中路径总数显示框的宽度,确保三位数的数值能够完整显示。这些小而重要的改进使得日常使用更加顺畅。
总结
CATS 13.1.1版本通过新增功能和多项优化,进一步巩固了其作为专业API测试工具的地位。无论是新增的解释功能、增强的数据变异能力,还是对复杂Schema更好的支持,都体现了项目团队对提升API测试质量和效率的持续投入。对于任何重视API质量的开发团队来说,升级到这个版本都是值得考虑的选择。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00