霍格沃兹测试开发

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