07 2025 档案
摘要：2核CPU+4GB内存即可运行，10分钟无痛部署AI智能体开发平台 字节跳动于2025年7月26日开源其AI智能体开发平台Coze（中文名“扣子”），包含Coze Studio可视化开发工具和Coze Loop运维管理系统两大核心组件。短短48小时内GitHub星标数突破9000+，最大亮点在于其极
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摘要：⬆️ 关注霍格沃兹测试学院公众号，回复「面试」，领取测试开发面试真题合集！ 学社近期有多位同学拿到阿里巴巴、字节跳动、百度、58同城、微博、京东等大厂 Offer 并拿到学社奖学金。关注公众号，回复「面试」获取互联网大厂测试开发面试真题。 【急】北京 - 京东零售 - 高级测试开发工程师 岗位职责
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摘要：首先提个问题：你觉得在测试工作中，最让你抓狂的一件事情是什么？如果问我的话，我会毫不犹豫的说：最难的应该就是每一次测试都需要开发协助部署环境了吧~ 尤其是遇到那种时间紧、任务重、质量要求高的工作，开发本身都自顾不暇时，这个时候测试人员只能追在运维和开发的身后让他们帮忙部署测试环境。 看起来很『清闲』
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摘要：在移动互联网和大数据时代，互联网企业通常具备“产品功能丰富、用户基数大、业务逻辑复杂、更新迭代频繁、海量数据不容差错、实时性要求高”等显著特点。而随着企业规模扩张，用户对数据和业务稳定性的要求也会越来越高，所谓质量第一。 在这种严苛背景下，IT 技术团队为了应对产品快速迭代要求，就必须具备持续交付的
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摘要：在追求快速交付与卓越用户体验的今天，传统测试方法正面临前所未有的挑战。如何高效覆盖复杂业务场景？如何应对频繁变更？智能化测试基础架构应运而生，它融合人工智能、领域工程与自动化技术，为软件质量保障体系注入全新动力。以下是其核心构成与突破性能力： 一、智能测试平台：质量保障的基石 测试建模与知识图谱：
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摘要：很多测试开发工程师尤其是刚入行的同学对编程语言和技术栈选择问题特别关注，毕竟掌握一门编程语言要花不少时间成本，也直接关系到未来的面试和就业（不同企业／项目对技术栈要求也不一样），根据自身情况做一个相对正确的选择确实要比盲目投入更明智也更高效。 目前最常见的情况是纠结选择 Java 还是 Python
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摘要：在AI Agent开发中，工具调用能力决定智能体上限，而插件系统正是实现这一能力的核心枢纽。Dify的开放式插件架构，让开发者无需编码即可集成搜索引擎、数据库、API服务，快速构建「会思考、能执行」的智能体系统。 一、为什么AI Agent必须插件化？ 传统开发痛点： Dify插件方案： 二、3类核
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摘要：一、开源Coze：测试工程师的“核动力引擎” 私有化部署，破解企业级测试的“阿喀琉斯之踵” 数据主权回归：企业可在内网部署Coze，金融、医疗等敏感行业无需担忧数据外泄，彻底满足GDPR等合规要求。 成本断崖式下降：一台2核4G的机器即可运行Coze Studio，本地化模型（如DeepSeek+O
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摘要：字节跳动于2025年7月26日正式开源其AI智能体开发平台“扣子”（Coze），包含Coze Studio可视化开发工具和Coze Loop运维管理系统两大核心组件。短短48小时内，GitHub星标数突破9000+ ，掀起开发圈热潮。最令人惊喜的是——它仅需2核CPU+4GB内存即可本地运行，真正将
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摘要：每一位开发者和测试工程师都懂这种痛：需求分析写到头秃、测试用例维护到崩溃、UI变动导致自动化测试全军覆没......测试环节就像个无底洞，吞噬着团队的时间和精力。但今天，这个行业痛点终于迎来颠覆性解决方案！ 全球领先的测试平台BrowserStack刚刚扔出一枚"AI核弹"——BrowserStac
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摘要：是否面临这些困境？ 🔹 技术方向模糊，AI测试/自动化不知如何切入？ 🔹 工作遇到卡点无人指导，自学效率低下？ 🔹 晋升答辩屡战屡败，绩效难突破？ 🔹 面试总差一口气，心仪Offer遥不可及？ 腾讯、阿里、华为、字节测试经理亲自下场—— 把大厂方法论浓缩成你的「私教加速器」！ 专属私教服务：
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摘要：在云端大模型服务如日中天的今天，本地化部署正成为越来越多开发者和技术爱好者的刚需。本地运行大模型不仅数据更安全、响应更快速，更能实现完全离线运行。今天我将带你从零开始，打造属于你的本地AI工作站！ 一、为什么选择本地化部署？ 数据隐私保障：敏感数据不出本地 定制化开发：自由修改模型参数和提示词 成本
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摘要：一、Page Object 模式的核心价值 问题驱动 传统测试脚本将元素定位与操作逻辑混写在用例中，导致： 维护灾难：页面元素变动需修改所有相关用例（如登录按钮ID变更需全局搜索替换） 复用困难：相同操作逻辑无法跨用例共享（如登录流程重复编写） 可读性差：业务逻辑被技术细节淹没（如page.loca
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摘要：在AI智能体开发领域，Model Context Protocol（MCP） 正迅速成为连接大模型与外部工具的黄金标准。通过MCP协议，开发者无需修改AI核心代码，即可让Claude、Cursor等智能体调用私有数据库、本地命令行甚至云服务。本文将详解两种主流搭建方案，带你构建专属的AI工具扩展引擎
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摘要：2025年AI开发范式革命：无需写代码、不租GPU，拖拽节点3小时上线智能应用 一、为什么开发者都在用Dify？ 核心能力全景图 三大颠覆性价值： 乐高式搭建：拖拽节点连接AI模型、知识库、API工具，1小时构建客服机器人/数据分析助手 模型无界兼容：一键接入OpenAI/DeepSeek/讯飞星火
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摘要：🎁** 学员专属特权：免费解锁价值¥1200的大会门票！** 立即扫码生成你的专属海报，邀请好友助力！ 邀请人数越多，成功率越高，门票轻松到手！ 📍 线下地址：西安吉源国际酒店（西安同学线下参会有惊喜！） 🌟 其他城市学员：助力成功后，可申请“线上参会资格”，同步享受大会精彩内容！ ⏰ 活动时
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摘要：MCP（Model Context Protocol）协议是一种由Anthropic提出的开放协议，旨在标准化大语言模型（LLM）与外部工具、数据源的交互方式。其核心设计目标是实现动态发现、安全调用和灵活扩展，以下是其技术实现原理及动态发现机制的详细解析： 一、MCP协议的技术实现原理 架构设计：客
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摘要：测试团队效率低下？自动化项目半途而废？ BATH（百度、阿里、腾讯、华为）测试天团出手，用实战经验为企业开方抓药！ 你的企业是否正面临这些技术困局？ AI测试无从下手，概念火热却难落地？ 自动化测试框架搭建困难，维护成本高？ 团队技术能力断层，缺乏专业指导？ 耗费巨资引入工具，却水土不服、效果甚微？
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摘要：一、为何需要 Pytest + Playwright 集成？ 在自动化测试中，测试框架的集成能力直接影响脚本的复用性和执行效率。Playwright 提供强大的浏览器控制能力，而 Pytest 作为 Python 生态中最流行的测试框架，其参数化测试、Fixture 管理和并行执行功能可显著提升测试
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摘要：测试人社区诚邀您参加 AITC人工智能测试开发峰会 会议包含：质效全流程的AI探索、AI如何帮测试工程师脱离“工单泥潭、大模型在金融业务测试设计中的应用、基于知识图谱的AI智能体、Java精准测试技术等Topic。 实训结合：会前增设AI测试实战营，涵盖大模型应用、软件测试自动化智能体、Web/Ap
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摘要：一、为什么需要 Trace Viewer？ 在自动化测试中，偶发性故障是最难排查的问题，传统截图和日志往往无法还原完整的测试上下文。Playwright 的 Trace Viewer 通过录屏级追踪（含完整 DOM 快照、网络请求、操作日志）实现： 操作回放：逐帧查看点击、输入、导航等动作的页面状态
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摘要：一、Playwright 定位机制核心优势 Playwright 的定位器（Locator）具备智能等待与自动重试机制，执行操作前自动检查元素可操作性（可见性、可点击性），大幅减少因网络延迟导致的脚本失败。其定位体系包含四大核心方法： 二、四大定位方法深度解析与实战 CSS 选择器：精准高效的样式定
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摘要：一、Agent的本质：从被动响应到主动执行的范式迁移 技术定义：Agent（智能体）是具备 环境感知→决策推理→行动执行 全链能力的自治系统，其核心特征为： 自主性：无需人工干预的闭环运行（如自动调整空调温度） 工具调用：通过API/插件操作外部系统（如调用支付接口完成交易） 记忆机制：短期记忆存储
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摘要：一、现象级爆红：两天登顶，开源社区的“新神”诞生 7月12日，月之暗面（Moonshot AI）开源万亿参数大模型 Kimi K2，短短48小时内： 使用量碾压 Grok 4：在OpenRouter平台token消耗量超越马斯克的xAI，登顶全球API调用榜； 开发者狂热测试：GitHub相关项目激
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摘要：在企业AI应用的构建过程中，Open WebUI 和 Dify 作为两大主流开源工具，定位和功能差异显著。以下是基于技术架构、适用场景和核心能力的深度对比分析： 一、核心定位与技术架构 二、核心能力对比 企业级功能支持 Open WebUI ✅ 基础权限管理（RBAC） ✅ 对话记录加密存储 ❌ 无
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摘要：企业AI落地的痛点与破局利器 在AI技术爆发的时代，企业面临三大挑战：数据安全顾虑、技术门槛过高、业务整合困难。传统闭源方案成本高昂且灵活性不足，而以下五款开源工具正成为破局关键： Open WebUI：零代码构建AI交互界面 Dify：低代码AI应用工厂 RAGFlow：企业级知识处理引擎 Fas
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摘要：一、Playwright 简介与核心优势 Playwright 是微软开源的现代化 Web 自动化工具，支持 Chromium（Chrome/Edge）、Firefox、WebKit（Safari） 三大浏览器引擎，提供跨平台（Windows/macOS/Linux）和跨语言（Python/JS/J
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摘要：大模型产品层出不穷，面对各种声称“最强”的模型，我们该如何快速理清技术路线和核心差异？本文从基础架构出发，带你一站式浏览国内外主流大模型厂商及其代表产品，最后给出个人使用建议，帮你少走弯路。 一、三大技术路线概览 大部分大模型都基于 Transformer 架构，按照编码与解码模块的不同可分为三类：
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摘要：⚠️ 选框架 ≠ 选最火！ 真正能跑起来、跑得稳、跑得远的 Agent 框架，才是你的最优解。 为什么框架选型这么重要？ 架构选错，轻则性能差、调不动，重则成本高、推不动。 特别是 AI Agent，这不是一个“大模型 + 前端”的简单组合，而是任务分解、记忆管理、工具调度等模块的 复杂编排系统。
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摘要：一、什么是 Dify？ Dify（Do It For You）是一个开源的 LLMOps 平台，专注于缩短 AI 原型与生产应用之间的距离。它通过「可视化 + API 优先」的方式，帮助开发者快速构建、测试、监控并上线基于大型语言模型（LLM）的解决方案，支持从聊天机器人、检索增强生成（RAG），再
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