软件测试技能分享

市面上从不缺少能跑通 Demo 的 AI 测试脚本，缺的是能在企业级复杂场景下真正“抗住事”的测试智能体。今天我们不谈概念，直接动手：基于 LangChain 从零构建一个具备测试设计、自主执行、结果

当 Seedance 2.0 首次实现参考视频的稳定复刻、音画同步与跨镜头角色一致时，AI 视频行业终于突破了“概率采样”的玩具阶段，开始具备可测试、可复现、可规模化的工程属性。这不仅是一次技术升级

DeepSeek 近日被曝大规模招揽多语言搜索与长期运行智能体方向工程人才。这并非简单扩编，而是一次明确的战略转向：从“训练模型”走向“构建系统”。当竞争从模型参数迁移至搜索入口与 Agent 工作流

在Django项目中，许多开发者的拦路虎并非视图或模型，而是看似复杂的settings.py配置文件。它虽非业务代码，却决定了项目能否启动、运行是否安全、报错是否可读。本文将为你系统拆解这个核心文件

还在忍受因一次断言失败就导致整个测试用例中断，无法看到后续校验结果的低效吗？Pytest 9.0+ 原生的 subtests 功能正是为此而生。它允许你在一个用例内创建多个独立的“子测试”进行校验，即

想让你的AI助手不再只会聊天，而是能稳定、精准地完成周报撰写、合同审查等复杂任务吗？Agent Skills就是将零散提示词升级为可复用、可管理的工程能力的关键。本文将为你拆解Skill的抽象模型..

OpenClaw 不仅仅是一个聊天机器人工具，它是一套完整的、长期运行的AI Agent基础设施。其核心Gateway网关扮演着整个系统的“大脑”，统一管理所有即时通信渠道的连接，并协调Pi智能体..

当OpenClaw这类具备系统操作权限的AI Agent需要7x24小时运行时，将其部署在个人主力电脑上无异于敞开安全大门。真正的工程化解决方案，是利用腾讯云Lighthouse的应用模板进行一键部署

想从零开始搭建专属AI Agent却不知从何入手？Coze生态提供了一站式解决方案：通过Coze Studio开发平台快速构建Agent，利用Coze Loop调试工具进行全生命周期管理。

还在为如何将大语言模型与天气查询、数据处理等外部工具集成而烦恼？Dify的可视化工作流让这一切变得直观高效。无需处理复杂代码，只需拖拽节点、配置提示词和API参数，即可快速搭建从“用户提问”到“工具调

AI测试、效能工程等岗位溢价高达30-50%，市场正为“懂测试的AI专家”支付稀缺性溢价。看清薪酬背后的能力坐标，比焦虑数字更重要——选对赛道、构建“测试+α”复合能力，才是穿越周期的根本。

太多新人把 Playwright 当“黑盒”用：脚本能跑就行，一问原理就懵。其实面试官不关心你用了多新潮的工具，而是你是否真正理解它、能否用它稳定解决问题。这篇整理自一线实战和大厂真题....

你是否想过，将像Pi这样聪明的AI助手直接“装进”WhatsApp或Telegram，在熟悉的聊天窗口里直接与它对话？这不再是一个幻想。通过一个名为OpenClaw的有趣开源项目，你可以在本地部署一个

当字节、阿里、腾讯、百度在春节密集砸下十亿级红包，并捆绑各自的核心AI产品时，一场战役已经超越了单纯的营销。这本质上是对Agent应用能否在全民高频场景下真正“跑通”的一次高压测试。

当大模型完成微调后，如何科学地评估其效果，而非仅凭主观感觉判断“好不好”？许多人将大量精力投入调参，却在评测环节仅凭直觉，导致上线后问题频发。实际上，有效的评测是驱动模型持续优化的闭环起点。

在接口自动化测试中，真正的难点往往不是单个接口，而是处理它们之间复杂的依赖关系：登录的Token如何传递给下一个请求？前置数据如何准备？一个接口失败，后续链路便全部中断。本次演示将揭示爱测平台如何通过

每次页面变动都导致数十个测试用例失败，新成员需要两周时间才能理解测试逻辑，测试执行时间随着用例增长呈指数级上升。这些问题最终促使我们重新思考测试架构的设计原则。本文将分享基于Playwright的企业

当深度研究能力被云端大模型垄断，企业却面临数据无法出域的安全禁令，这曾是一道无解的选择题。直到最近，清华大学、面壁智能等联合开源了仅8B参数却具备深度研究写作能力的智能体。它在完全本地部署的前提下，通

当团队从LLM原型转向生产应用时，往往陷入两难：开源框架集成复杂，闭源API则失去控制。我们历经三个月深度实践，发现Dify在可控性与开箱即用之间找到了那个难得的平衡点。本文将分享它如何重塑我们的AI

你的Playwright测试是不是越跑越慢？一个电商项目，300个用例从30分钟拖到近2小时。性能分析发现，超过60%的时间竟浪费在浏览器的反复启动和销毁上。这不是硬件问题，而是资源管理策略的缺失。