- 本文强调，AI在测试工作中的效用关键在于精准提问。通过赋予AI特定身份与场景、拆分任务步骤、规定输出格式、提供“种子”案例四大技巧，可显著提升生成内容的质量与深度。文章提供了十个覆盖测试日常工作的高效提示词场景，并指出掌握“角色+背景+任务+格式+限制”的万能框架，能将AI从普通工具转化为高效协作伙伴，赋能测试工作。 本文强调，AI在测试工作中的效用关键在于精准提问。通过赋予AI特定身份与场景、拆分任务步骤、规定输出格式、提供“种子”案例四大技巧，可显著提升生成内容的质量与深度。文章提供了十个覆盖测试日常工作的高效提示词场景，并指出掌握“角色+背景+任务+格式+限制”的万能框架，能将AI从普通工具转化为高效协作伙伴，赋能测试工作。
- 本文阐述了AI时代测试工程师的能力模型转型。AI测试的核心不是验证功能，而是保障不确定系统的确定性，重点关注输出稳定性、行为可预测性和风险兜底能力。测试人员需具备看懂模型、以数据为用例、构建智能化自动化平台三大核心能力，形成完整工程闭环，从功能执行者转变为保障AI系统可靠的工程架构师，这正是新时代测试工程师的核心价值。 本文阐述了AI时代测试工程师的能力模型转型。AI测试的核心不是验证功能，而是保障不确定系统的确定性，重点关注输出稳定性、行为可预测性和风险兜底能力。测试人员需具备看懂模型、以数据为用例、构建智能化自动化平台三大核心能力，形成完整工程闭环，从功能执行者转变为保障AI系统可靠的工程架构师，这正是新时代测试工程师的核心价值。
- GLM-4.7的发布标志着大模型竞争进入工程化落地新阶段。其核心突破并非单纯参数增长，而是通过交织式思考等机制，显著提升了代码生成与多步任务执行（Agent）的稳定性和可交付性。智谱采用“先验证再上桌”的严谨数据筛选策略，并配套开源强化学习框架Slime，将模型训练打造成系统工程。这预示着未来竞争焦点将从“模型更聪明”转向“体系更可靠、更能干活”。 GLM-4.7的发布标志着大模型竞争进入工程化落地新阶段。其核心突破并非单纯参数增长，而是通过交织式思考等机制，显著提升了代码生成与多步任务执行（Agent）的稳定性和可交付性。智谱采用“先验证再上桌”的严谨数据筛选策略，并配套开源强化学习框架Slime，将模型训练打造成系统工程。这预示着未来竞争焦点将从“模型更聪明”转向“体系更可靠、更能干活”。
- 不是工具不够强，而是你问得不对上周带团队新人，我让两位测试工程师用AI生成“登录功能”的测试用例。第一位直接输入“写登录测试用例”，得到一堆通用内容：正常登录、错误密码、空用户名……毫无新意。同一时间，另一位新人通过几个关键问题，拿到了包含弱网登录、异地登录告警、密码暴力破解防护、多设备会话管理等高质量用例。两者差距在哪？经验？两人都是应届生。工具？用的都是ChatGPT 4.0。核心区别只... 不是工具不够强，而是你问得不对上周带团队新人，我让两位测试工程师用AI生成“登录功能”的测试用例。第一位直接输入“写登录测试用例”，得到一堆通用内容：正常登录、错误密码、空用户名……毫无新意。同一时间，另一位新人通过几个关键问题，拿到了包含弱网登录、异地登录告警、密码暴力破解防护、多设备会话管理等高质量用例。两者差距在哪？经验？两人都是应届生。工具？用的都是ChatGPT 4.0。核心区别只...
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- 厌倦了冗长又主观的MBTI选择题？我们开发了一个只需回答8个问题的AI模型，通过自然对话分析你的语言风格与思维模式，即可判断你的真实MBTI人格类型，准确率达99%。无需自我评价、不受情绪干扰，在轻松聊天中就能看清你的性格底色。 厌倦了冗长又主观的MBTI选择题？我们开发了一个只需回答8个问题的AI模型，通过自然对话分析你的语言风格与思维模式，即可判断你的真实MBTI人格类型，准确率达99%。无需自我评价、不受情绪干扰，在轻松聊天中就能看清你的性格底色。
- Claude Code 发布后迅速成为开发者的新宠。作为工具的创造者，Boris Cherny (@bcherny) 自己究竟是如何使用它的？最近，他毫无保留地公开了自己的 13 条核心配置（Setup）。这不仅是一份工具指南，更是一套 AI 原生时代的开发哲学。 Claude Code 发布后迅速成为开发者的新宠。作为工具的创造者，Boris Cherny (@bcherny) 自己究竟是如何使用它的？最近，他毫无保留地公开了自己的 13 条核心配置（Setup）。这不仅是一份工具指南，更是一套 AI 原生时代的开发哲学。
- 什么是大模型 概念为了对人类语言的内在规律进行建模，研究者们提出使用语言模型（language model）来准确预测词序列中 下一个词 或者 缺失的词 的概率。 语言模型演化的四代统计语言模型（Statistical Language Model, SLM）：使用马尔可夫假设（Markov Assumption）来建模语言序列的 𝑛 元（𝑛-gram）语言模型神经语言模型（Neura... 什么是大模型 概念为了对人类语言的内在规律进行建模，研究者们提出使用语言模型（language model）来准确预测词序列中 下一个词 或者 缺失的词 的概率。 语言模型演化的四代统计语言模型（Statistical Language Model, SLM）：使用马尔可夫假设（Markov Assumption）来建模语言序列的 𝑛 元（𝑛-gram）语言模型神经语言模型（Neura...
- ComfyUI 是一款基于节点工作流的 Stable Diffusion 图形界面，支持通过可视化方式组合复杂的图像生成流程。ComfyUI-BOOT 基于官方 ComfyUI 构建，内置：Python 运行环境，PyTorch（按 CUDA / 架构区分），ComfyUI 本体，启动与下载脚本，用于简化 ComfyUI 的部署与启动流程。 ComfyUI 是一款基于节点工作流的 Stable Diffusion 图形界面，支持通过可视化方式组合复杂的图像生成流程。ComfyUI-BOOT 基于官方 ComfyUI 构建，内置：Python 运行环境，PyTorch（按 CUDA / 架构区分），ComfyUI 本体，启动与下载脚本，用于简化 ComfyUI 的部署与启动流程。
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- 本文系统阐述了如何为视觉大模型设计高效的测试指令。通过四层提示框架（目标定位、任务定义、约束条件、输出规范），结合UI测试、工业质检、文档处理三大实战场景，指导工程师从笼统提问转向精准交互。文章强调明确性、结构化和可迭代性，将Vision-LLM视为需精确引导的协作工具，帮助团队实现可靠的多模态自动化测试。 本文系统阐述了如何为视觉大模型设计高效的测试指令。通过四层提示框架（目标定位、任务定义、约束条件、输出规范），结合UI测试、工业质检、文档处理三大实战场景，指导工程师从笼统提问转向精准交互。文章强调明确性、结构化和可迭代性，将Vision-LLM视为需精确引导的协作工具，帮助团队实现可靠的多模态自动化测试。
- AI行业正从追求模型能力转向强调落地可靠性。以Anthropic为例，其Claude Code已从“写代码”演变为能“接任务”的智能体，设计上减少约束以释放自主执行潜力。这种能力正拓展至科研、运维等领域。然而，企业常因AI输出为“半成品”而效率未升。未来AI将成为可委派任务的协作者，其规模化应用的关键在于补齐与复杂业务系统间的工程基础设施，确保输出稳定可控，才能真正融入生产流程。 AI行业正从追求模型能力转向强调落地可靠性。以Anthropic为例，其Claude Code已从“写代码”演变为能“接任务”的智能体，设计上减少约束以释放自主执行潜力。这种能力正拓展至科研、运维等领域。然而，企业常因AI输出为“半成品”而效率未升。未来AI将成为可委派任务的协作者，其规模化应用的关键在于补齐与复杂业务系统间的工程基础设施，确保输出稳定可控，才能真正融入生产流程。
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- 2025年AI行业正从追求模型规模转向注重实际应用能力。大模型进化更强调稳定执行而非参数比拼，Agent逐渐成为能拆解任务、调用工具的新软件形态。AI Native以渐进方式重构软件工程，而具身智能虽热但商业化路径尚不清晰。在金融、医疗等领域，AI正从工具转变为可部署、可治理的业务流程核心。行业洗牌的关键，在于能否将AI稳定嵌入真实系统并完成闭环交付。 2025年AI行业正从追求模型规模转向注重实际应用能力。大模型进化更强调稳定执行而非参数比拼，Agent逐渐成为能拆解任务、调用工具的新软件形态。AI Native以渐进方式重构软件工程，而具身智能虽热但商业化路径尚不清晰。在金融、医疗等领域，AI正从工具转变为可部署、可治理的业务流程核心。行业洗牌的关键，在于能否将AI稳定嵌入真实系统并完成闭环交付。
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