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- AI 测试开发面试高频题：“流式输出接口怎么测？和普通 HTTP 有什么区别？”普通接口测"一次响应"，流式接口测"一条事件流"——首字快不快、中间卡不卡、结尾完不完整、断了怎么办。这篇用一次"机器人说半句话"的客诉，把 SSE 的测试点讲全。 一、真实客诉：你们机器人怎么说话说一半？某保险公司的智能顾问用 SSE 流式输出。上线后陆续有用户投诉："你们机器人说话说一半，是不是故意逗我？“截... AI 测试开发面试高频题：“流式输出接口怎么测？和普通 HTTP 有什么区别？”普通接口测"一次响应"，流式接口测"一条事件流"——首字快不快、中间卡不卡、结尾完不完整、断了怎么办。这篇用一次"机器人说半句话"的客诉，把 SSE 的测试点讲全。 一、真实客诉：你们机器人怎么说话说一半？某保险公司的智能顾问用 SSE 流式输出。上线后陆续有用户投诉："你们机器人说话说一半，是不是故意逗我？“截...
- AI 测试开发面试高频题：“大模型的输出是不确定的，你怎么做自动化测试？”这篇用一个真实线上故障，完整还原 AI 测试开发工程师的处理过程：怎么定位、怎么写代码、最后沉淀成什么方法。 一、真实故障：断言天天红，后来有人把它关了某电商公司的智能客服项目，测试工程师小周给"订单状态查询"这个 LLM 接口写了自动化用例，断言写得很传统：assert response.text == "您的订单 ... AI 测试开发面试高频题：“大模型的输出是不确定的，你怎么做自动化测试？”这篇用一个真实线上故障，完整还原 AI 测试开发工程师的处理过程：怎么定位、怎么写代码、最后沉淀成什么方法。 一、真实故障：断言天天红，后来有人把它关了某电商公司的智能客服项目，测试工程师小周给"订单状态查询"这个 LLM 接口写了自动化用例，断言写得很传统：assert response.text == "您的订单 ...
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- AI Agent 的日志正在变得越来越复杂。过去日志通常只有时间、级别和消息，但现在一次 Agent 调用可能包含模型参数、工具调用、检索结果、Prompt 版本、用户上下文等大量动态字段。这些字段很难提前设计 schema，于是 JSON 成为了最自然的数据承载方式。问题也随之出现：当 payload （即结构经常变化、字段无法提前固定的 JSON 数据）从几十个字段扩展到几百、几千个字段... AI Agent 的日志正在变得越来越复杂。过去日志通常只有时间、级别和消息，但现在一次 Agent 调用可能包含模型参数、工具调用、检索结果、Prompt 版本、用户上下文等大量动态字段。这些字段很难提前设计 schema，于是 JSON 成为了最自然的数据承载方式。问题也随之出现：当 payload （即结构经常变化、字段无法提前固定的 JSON 数据）从几十个字段扩展到几百、几千个字段...
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- 如果你用过 OpenCode，大概已经见识过它作为 AI 编程助手的本事——读代码、写代码、跑测试、修 bug，一套流程走得挺顺。但说句实在话，再厉害的 AI 编程助手，如果只能在自己的小圈子里转悠，能做的事情终究有限。真正让它“好用”的，是能不能跟外面的世界打通——能不能查数据库、调 API、操作 Jira 工单、连 Salesforce 查客户信息。这就是 MCP 要解决的事情。MCP ... 如果你用过 OpenCode，大概已经见识过它作为 AI 编程助手的本事——读代码、写代码、跑测试、修 bug，一套流程走得挺顺。但说句实在话，再厉害的 AI 编程助手，如果只能在自己的小圈子里转悠，能做的事情终究有限。真正让它“好用”的，是能不能跟外面的世界打通——能不能查数据库、调 API、操作 Jira 工单、连 Salesforce 查客户信息。这就是 MCP 要解决的事情。MCP ...
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