摘要：
很多团队都有同样的痛点：用例自动生成了一大批，但真正落地执行、沉淀、复用时，总被“分散存放”“导出繁琐”“版本混乱”“误删风险”绊住脚。 这篇文章，带你用测试用例管理模块把用例“收起来、管起来、用起来”。 这是什么？解决什么问题 测试用例管理模块用于统一管理由“项目资料任务”自动生成的测试用例。你可 阅读全文
posted @ 2025-09-04 16:36
霍格沃兹测试开发学社
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摘要：
在自动化测试领域，Playwright已成为端到端（E2E）测试的王者，以其跨浏览器、高可靠性以及强大的自动化能力著称。然而，传统的测试脚本编写和维护依然是一项昂贵且对专业知识要求很高的工作。随着大语言模型（LLM）和AI智能体（Agent）技术的发展，一个新的范式正在兴起：让AI来驱动Playwr 阅读全文
posted @ 2025-09-03 14:29
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摘要：
智能体（Agent）核心概念 在Coze平台上，智能体（Agent） 是指具备特定身份和能力、能与用户进行自然交互的AI实体。它通常由一个大语言模型（LLM）驱动，并通过插件、知识库、工作流等扩展能力，实现特定领域的任务处理。 1.1 智能体的基本构成 一个完整的Coze智能体通常包含以下核心元素： 阅读全文
posted @ 2025-09-03 14:28
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在传统的软件测试流程中，设计测试用例 一直是最耗时、最考验经验的环节： 需求复杂，人工逐条分析，效率极低； 不同测试人员水平不一，用例质量参差不齐； 需求变更频繁，测试用例需要反复更新，极其消耗人力。 这也是很多同学在实习或项目中常常加班到深夜的主要原因。 为了让测试人告别这种“重复性劳动”，霍格沃 阅读全文
posted @ 2025-09-03 14:21
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为什么需要MCP？ 在构建复杂的AI智能体（Agent）时，一个核心的挑战是如何让大语言模型（LLM）与外部世界安全、高效地交互。传统上，我们需要为每一个工具（如数据库、API、文件系统）编写大量的适配代码，这个过程繁琐且难以标准化。 Model Context Protocol（MCP）的出现正是 阅读全文
posted @ 2025-09-02 14:41
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本文将手把手带你完成Coze开发环境的搭建与配置，让你能快速开始本地化的AI智能体开发。 Coze开源概述与环境准备 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。它采用Apach 阅读全文
posted @ 2025-09-02 14:39
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在AI应用开发爆发的今天，选择一个合适的开发平台至关重要。Coze和Dify作为当前最受欢迎的两个AI应用搭建平台，都承诺让开发者快速构建AI应用，但它们的定位和特点却大相径庭。本文将带你深入了解这两个平台，帮助你在下一个项目中做出明智选择。 平台背景与定位 Coze是由字节跳动推出的AI Bot开 阅读全文
posted @ 2025-09-01 11:45
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什么是Coze？ Coze是字节跳动推出的新一代AI智能体开发平台，它让开发者能够以低代码甚至零代码的方式构建、部署和管理AI智能体（Agent）。无论你是想要创建一个简单的问答机器人，还是构建复杂的自动化工作流，Coze都提供了直观的界面和强大的功能来实现你的想法。 1.1 Coze的核心特点 可 阅读全文
posted @ 2025-09-01 11:43
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在实际项目中，你是否遇到过这样的困扰： 项目需求被拆散在多个文档里，测试准备时要反复切换查找？ 功能文档、接口文档、用户流程文档分属不同来源，整理耗时费力？ 新版本发布时，常常因为文档引用不一致导致测试遗漏？ 这些问题，不仅影响测试效率，更容易造成测试覆盖不完整。 为了解决这一痛点，霍格沃兹测试开发 阅读全文
posted @ 2025-09-01 11:41
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摘要：
在软件研发的每一个环节里，需求文档 都是承上启下的关键，它既是研发实现的蓝本，也是测试设计的基石。 然而，很多同学在做项目或实习时，常常会遇到这些困扰： 需求分散在各种文档、平台、聊天记录里，找起来费时费力； 需求一旦修改，测试用例要手工更新，工作量极大； 多人协作时，文档版本混乱，容易造成测试遗漏 阅读全文
posted @ 2025-09-01 11:39
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