左顾

一个利用大模型帮助我们在 Gitlab 上进行 Code Review 提升研发效能的项目。由于降本增效的浪潮，公司最近在做研发效能方面的研究，其中如何做好利用AI Code Review 也是

众所周知，code reivew 可以提高团队代码质量。但往往不是每个 MR 都能被人仔细审阅，这时自动 code review 就能帮上大忙。

基于私有化部署的开源大模型，结合内部知识库的 Code Review 实践，实现一个类似代码评审助手（CR Copilot）

最近公司机房建立了gpt模型，可以好好玩耍了，于是乎最近都在搞基建的我，有了个想法： 通过AI 对 Merge Requests 进行 Code Review

测试是工程化的研发体系中不可或缺的一环。本文将从单元测试和 E2E 测试出发，谈谈笔者所在团队最近所做的大型 ToB 项目的前端自动化测试实践。

测试的类型 常见的测试类型主要有以下几种： 单元测试：验证独立单元是否能正常工作 集成测试：验证多个单元协同工作 端到端测试：从用户角度以机器的方式在真实浏览器环境验证应用交互 快照测试：验证程序的U

前言 省流：最终拿到了58、UMU、便利蜂、虾皮、快手、腾讯、字节的offer。 金三银四面试的, 这次整体面试通过率还挺高的, 面试前没有太多准备, 基本上是面试过程中不断复盘, 整理面试遇到的问题

自从使用过 VSCode 后就再也离不开 VSCode，其轻量的代码编辑器与诸多插件让多数开发者爱不释手。同样我也不例外，一年前的我甚至还特意买本《Visual Studio Code 权威指南》

说到元素拖拽，通常都会先想到用 HTML5 的拖拽放置 (Drag 和 Drop) 来实现，它提供了一套完整的事件机制，看起来似乎是首选的解决方案，但实际却不是那么美好，主要是它的样式太过简陋