Karate项目v1.5.1版本发布:安全升级与功能增强
Karate是一个开源的自动化测试框架,它结合了API测试、UI测试和性能测试的能力于一体。作为一个独特的测试工具,Karate允许测试人员使用类似自然语言的语法编写测试用例,同时支持复杂的测试场景和断言。它基于Java构建,但测试脚本可以用简单的DSL(领域特定语言)编写,降低了测试门槛。
本次发布的v1.5.1版本虽然没有引入破坏性变更,但包含了一些重要的安全更新和功能改进,值得测试团队关注。
安全升级
本次版本升级主要针对两个关键依赖库进行了更新:
-
Netty升级:由于发现了CVE-2024-47535安全风险,团队及时升级了Netty网络库。Netty是Karate底层网络通信的核心组件,这次升级确保了框架在网络通信层面的安全性。
-
Classgraph库更新:解决了与Quarkus框架集成时可能出现的ExceptionInInitializerError异常问题。这对于使用Karate进行Quarkus应用测试的团队尤为重要。
功能增强
除了安全更新外,v1.5.1版本还包含了一些实用的功能改进:
-
Chrome DevTools协议更新:增强了Karate的浏览器自动化能力,使其能够支持最新版Chrome浏览器的开发者工具协议。
-
无头模式改进:优化了headless选项的处理逻辑,使得无头浏览器测试更加稳定可靠。
-
多媒体处理增强:现在可以像处理其他媒体类型一样处理MP4文件,扩展了测试场景覆盖范围。
-
场景大纲支持:新增了afterScenarioOutline钩子和karate.scenarioOutline变量,为数据驱动测试提供了更好的支持。
开发者体验改进
本次发布还包含了一些提升开发者体验的改进:
-
文档完善:多个文档更新和README改进,帮助新用户更快上手。
-
依赖升级:将commons-io从2.7升级到2.14.0,JaCoCo升级到0.8.12,保持了框架的现代性和兼容性。
总结
Karate v1.5.1虽然是一个小版本更新,但其安全升级和功能改进对于生产环境中的测试套件稳定性至关重要。特别是对于需要与Quarkus集成或使用最新Chrome浏览器进行UI测试的团队,这次更新解决了关键问题。
测试团队可以考虑在非关键环境中先行验证此版本,确认无兼容性问题后再逐步推广到生产测试流水线中。Karate持续的安全更新和功能增强展现了其作为现代化测试框架的活力,为测试自动化提供了可靠的支持。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00