橙子_软件测试开发工程师

在当今快速发展的AI领域，将大型语言模型(LLM)与实际应用场景相结合已成为提升生产力的关键。然而，LLM本身存在局限性——它们无法直接与现实世界交互、操作应用程序或执行复杂的工作流。这就是为什么我们

在当今快速迭代的软件开发环境中，自动化测试已成为保证产品质量的关键环节。然而，传统的测试脚本编写往往需要测试人员具备专业的编程技能，这在一定程度上限制了自动化测试的普及和应用效率。正是基于这样的背景，

随着大模型在AI领域的广泛应用，理解它们的核心概念至关重要。参数量、Token、上下文窗口、上下文长度和温度这五个术语，不仅是模型设计中的基本要素，还在模型的应用效果、训练成本和生成质量等方面起着决定

在大模型的应用中，如何实现知识的动态更新与私有化定制化，是许多企业亟需解决的挑战。大模型的知识源自预训练，因此一旦完成训练，它所掌握的知识就无法再更新。如何让大模型不断学习新知识，是行业中的一大难题。

效率与成本的抉择 在软件开发过程中，测试环节直接影响产品质量和用户体验。随着系统迭代频繁、功能复杂化，企业在测试方法的选择上面临困境：手工测试灵活却效率低，自动化测试高效却前期投入大。那么，我们到底应

在选举这种大规模、高并发的场景下，选票的设计与处理必须保证高并发、高可用、数据的不可篡改性和选票的准确性。特别是在美国总统选举这种极高流量的场景下，系统不仅要能够承载百万TPS（每秒事务处理）和千万Q

一：流量暴增的挑战 随着互联网的不断发展，企业面对的流量压力越来越大。突发性的流量暴增可能来自促销活动、热门事件或者恶意攻击等情况。性能测试人员必须提前预见到这些场景，并在系统设计阶段做好应对措施。流

在现代AI应用开发中，让大语言模型（LLM**）具备与现实世界交互的能力至关重要。Model Context Protocol（MCP**）正是为此而生的桥梁，它允许AI模型安全、可控地使用外部工具和

为什么需要自定义插件？ 如果你在做端到端测试，经常会遇到这些情况： 页面动画、微调器挡住按钮，cy.click() 报错 GraphQL** / REST 数据异步加载，元素还没渲染 网络请求偶尔慢或