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霍格沃兹测试开发学社
《Python测试开发进阶训练营》(随到随学!)
2023年第2期《Python全栈开发与自动化测试班》(开班在即)
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2025年11月5日
打造智能通知中心:利用n8n的HTTP Request节点聚合多平台消息
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 在信息碎片化的时代,我们每天都需要关注多个平台的消息:GitHub上的代码提交、Jira中的任务更新、天气预报、行业新闻……不断切换应用、检查更新成了一种低效的负担。本文将带你使用n8n的HTTP Request节点,构建一
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posted @ 2025-11-05 12:14 霍格沃兹测试开发学社
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2025年11月4日
告别重复劳动!AIGC与智能体工作流公开课:解锁企业「降本增效」的终极密码
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 你是否还在为繁琐重复的工作任务消耗大量精力? 你是否好奇顶尖科技公司如何利用AI实现数倍的运营效率? 面对层出不穷的AIGC工具,你是否感到无从下手,无法形成合力? 答案,就在「智能体」与「工作流」之中。 单个AI工具是锋利
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posted @ 2025-11-04 13:51 霍格沃兹测试开发学社
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从工具到伙伴:一文看懂 AI Agent 与 Agentic AI 的核心差异
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 一、AI Agent 不等于自主智能 前段时间,一位同事展示他做的“自动化测试 Agent”,能生成测试报告、调用压测脚本。 我问:“它会主动判断优先级、调整策略吗?” 他愣了几秒,说:“它会根据我的指令执行啊,这不就是 A
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posted @ 2025-11-04 13:48 霍格沃兹测试开发学社
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这门技术太炸了!精通Coze工作流,我成了公司里的“稀缺人才”
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 在如今竞争激烈的职场环境中,找到一个能让自己不可替代的技术技能至关重要。而掌握Coze工作流,正是我实现从普通员工到公司"稀缺人才"转变的关键。这篇文章,我将分享如何通过Coze工作流实现职业生涯的跃迁,并为你提供完整的实战
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posted @ 2025-11-04 13:44 霍格沃兹测试开发学社
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2025年11月3日
2025年,不会还有人在手动爬数据吧?Coze AI Agent让你彻底“躺平”
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 在数字化时代,数据已成为企业和个人决策的核心依据。然而,许多团队仍在采用手动复制粘贴的方式从各个网站采集数据——不仅效率低下(日均处理量通常小于100条),而且错误频出,成为制约业务发展的瓶颈。 现在,通过Coze AI A
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posted @ 2025-11-03 15:12 霍格沃兹测试开发学社
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赋能未来测试英才:“测吧”一站式实训平台,为高校软件测试教学按下“加速键”
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 从理论到实战,从课堂到职场,我们为您和您的学生铺就一条坚实的成才之路 尊敬的院校领导、老师们: 在软件定义世界的今天,软件质量已成为企业生命线,市场对高素质软件测试与开发人才的需求空前迫切。然而,高校在相关人才培养中,是否也
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posted @ 2025-11-03 15:10 霍格沃兹测试开发学社
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MCP 打造 AI Agent 的 5 大最佳实践
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 你是否遇到过这样的场景:流量突然翻了 10 倍、业务系统告急,而你手里的 AI Agent 却只能在单一渠道执行任务? 其实,这并不是能力问题,而是架构问题。 通过 MCP(Multi-Channel Platform)构建
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posted @ 2025-11-03 15:08 霍格沃兹测试开发学社
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告别重复劳动:使用n8n核心触发器(Cron, Webhook, 手动)开启自动化之旅
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 在快节奏的数字时代,我们每天都在重复着各种任务:检查邮件、收集数据、发送报告……这些重复性劳动不仅消耗宝贵时间,还容易出错。n8n作为一款强大的开源工作流自动化工具,能够帮助我们自动化这些繁琐流程。而掌握其核心触发器——Cr
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posted @ 2025-11-03 15:07 霍格沃兹测试开发学社
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从“找文件半小时”到“答案秒出现”:Dify工作流如何重塑我们团队的协作效率
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 “小张,把最新版方案发我一下!” “等等,我找找...这是第三版还是第四版?” “不对,我要的是昨天会议上讨论的那个版本!” 这样的对话是否每天都在你的团队中上演?在我们公司,员工平均每天要花费2.5小时在寻找文件、确认版本
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posted @ 2025-11-03 15:04 霍格沃兹测试开发学社
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2025年10月31日
AI驱动的测试:用Dify工作流实现智能缺陷分析与分类
摘要: 关注 霍格沃兹测试学院公众号,回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 在软件测试领域,缺陷分析一直是耗时且依赖专家经验的工作。测试工程师需要手动阅读缺陷报告、理解问题现象、分析根本原因并进行正确分类——这个过程平均每个缺陷需要15-20分钟,而且分类准确性严重依赖个人经验。现在,通过Dify工
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posted @ 2025-10-31 15:31 霍格沃兹测试开发学社
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