- 上周三下午，我正在写代码，突然收到一堆消息。群里炸了：OpenAI又挂了。有人发截图，ChatGPT页面一片空白；有人说API返回5xx；还有人幸灾乐祸：“让你们天天吹AI，关键时候掉链子。”我刷着消息，突然想起上个月我们自己的AI服务也出过类似的事。那天也是周三，也是下午，也是突然就崩了。当时我正在开会，运维的电话打过来：“服务挂了，用户全连不上，怎么办？”怎么办？我能怎么办，我又不能现场... 上周三下午，我正在写代码，突然收到一堆消息。群里炸了：OpenAI又挂了。有人发截图，ChatGPT页面一片空白；有人说API返回5xx；还有人幸灾乐祸：“让你们天天吹AI，关键时候掉链子。”我刷着消息，突然想起上个月我们自己的AI服务也出过类似的事。那天也是周三，也是下午，也是突然就崩了。当时我正在开会，运维的电话打过来：“服务挂了，用户全连不上，怎么办？”怎么办？我能怎么办，我又不能现场...
- 上个月，我们团队负责的大模型对话功能终于要上线了。上线前夜，产品经理跑过来问我：“测完了吗？能上吗？”我盯着屏幕上密密麻麻的测试报告，沉默了五秒。然后说：“你等我再想想。”不是没测，是测了太多，反而不知道该怎么判断“能不能上”。传统功能测试，标准很清晰：功能实现了，用例跑通了，bug修复了，就能上。但大模型不一样——它没有“正确”答案，只有“合理”答案；没有固定的输入输出，只有概率分布；没有... 上个月，我们团队负责的大模型对话功能终于要上线了。上线前夜，产品经理跑过来问我：“测完了吗？能上吗？”我盯着屏幕上密密麻麻的测试报告，沉默了五秒。然后说：“你等我再想想。”不是没测，是测了太多，反而不知道该怎么判断“能不能上”。传统功能测试，标准很清晰：功能实现了，用例跑通了，bug修复了，就能上。但大模型不一样——它没有“正确”答案，只有“合理”答案；没有固定的输入输出，只有概率分布；没有...
- 上个月团队聚餐，几个刚入职的年轻人问我：强哥，你现在还自己写代码吗？我愣了一下，说写啊，不写代码怎么测？他们笑，说以为我现在只负责画架构图、写文档。我放下筷子，认真想了想这个问题。入行十一年，从最早的功能测试，到自动化测试，再到测试开发，工具在变，语言在变，平台在变，但有一件事没变：我在用工具，而不是造工具。自动化测试火的时候，我学会了Selenium；容器化火的时候，我学会了Docker；... 上个月团队聚餐，几个刚入职的年轻人问我：强哥，你现在还自己写代码吗？我愣了一下，说写啊，不写代码怎么测？他们笑，说以为我现在只负责画架构图、写文档。我放下筷子，认真想了想这个问题。入行十一年，从最早的功能测试，到自动化测试，再到测试开发，工具在变，语言在变，平台在变，但有一件事没变：我在用工具，而不是造工具。自动化测试火的时候，我学会了Selenium；容器化火的时候，我学会了Docker；...
- 市面上从不缺少能跑通 Demo 的 AI 测试脚本，缺的是能在企业级复杂场景下真正“抗住事”的测试智能体。今天我们不谈概念，直接动手：基于 LangChain 从零构建一个具备测试设计、自主执行、结果分析能力的生产级 Agent。它将证明，AI 自动化测试的价值，不在于“看起来智能”，而在于能为你省下多少真实工时。 市面上从不缺少能跑通 Demo 的 AI 测试脚本，缺的是能在企业级复杂场景下真正“抗住事”的测试智能体。今天我们不谈概念，直接动手：基于 LangChain 从零构建一个具备测试设计、自主执行、结果分析能力的生产级 Agent。它将证明，AI 自动化测试的价值，不在于“看起来智能”，而在于能为你省下多少真实工时。
- DeepSeek 近日被曝大规模招揽多语言搜索与长期运行智能体方向工程人才。这并非简单扩编，而是一次明确的战略转向：从“训练模型”走向“构建系统”。当竞争从模型参数迁移至搜索入口与 Agent 工作流，考验的不再只是算力，而是系统级工程与质量保障能力。 DeepSeek 近日被曝大规模招揽多语言搜索与长期运行智能体方向工程人才。这并非简单扩编，而是一次明确的战略转向：从“训练模型”走向“构建系统”。当竞争从模型参数迁移至搜索入口与 Agent 工作流，考验的不再只是算力，而是系统级工程与质量保障能力。
- 还在忍受因一次断言失败就导致整个测试用例中断，无法看到后续校验结果的低效吗？Pytest 9.0+ 原生的 subtests 功能正是为此而生。它允许你在一个用例内创建多个独立的“子测试”进行校验，即使某一点失败，其余测试仍会继续执行并汇总报告。告别繁琐的参数化或脚本重构，解锁更高效、更清晰的批量断言新方式。 还在忍受因一次断言失败就导致整个测试用例中断，无法看到后续校验结果的低效吗？Pytest 9.0+ 原生的 subtests 功能正是为此而生。它允许你在一个用例内创建多个独立的“子测试”进行校验，即使某一点失败，其余测试仍会继续执行并汇总报告。告别繁琐的参数化或脚本重构，解锁更高效、更清晰的批量断言新方式。
- 想让你的AI助手不再只会聊天，而是能稳定、精准地完成周报撰写、合同审查等复杂任务吗？Agent Skills就是将零散提示词升级为可复用、可管理的工程能力的关键。本文将为你拆解Skill的抽象模型、三层加载结构及模块化设计，手把手教你构建专属的高频独家能力，让AI从“聪明的助手”进化为“可靠的专业执行者”。 想让你的AI助手不再只会聊天，而是能稳定、精准地完成周报撰写、合同审查等复杂任务吗？Agent Skills就是将零散提示词升级为可复用、可管理的工程能力的关键。本文将为你拆解Skill的抽象模型、三层加载结构及模块化设计，手把手教你构建专属的高频独家能力，让AI从“聪明的助手”进化为“可靠的专业执行者”。
- 太多新人把 Playwright 当“黑盒”用：脚本能跑就行，一问原理就懵。其实面试官不关心你用了多新潮的工具，而是你是否真正理解它、能否用它稳定解决问题。这篇整理自一线实战和大厂真题，专为测试/测开同学准备，帮你把“会用”变成“懂用”。 太多新人把 Playwright 当“黑盒”用：脚本能跑就行，一问原理就懵。其实面试官不关心你用了多新潮的工具，而是你是否真正理解它、能否用它稳定解决问题。这篇整理自一线实战和大厂真题，专为测试/测开同学准备，帮你把“会用”变成“懂用”。
- 引言：当UI测试遇上计算机视觉传统的UI自动化测试依赖于DOM结构或控件ID，一旦界面元素发生变化，测试脚本就容易失效。而基于计算机视觉的测试方法让AI像人一样“看到”界面，通过识别屏幕上的视觉元素进行操作和验证。这种方法特别适合跨平台应用、游戏或动态变化的界面。今天，我们就动手搭建一个实用的视觉UI自动化测试框架。一、环境准备与工具选型1.1 核心工具栈# 安装必要库pip install... 引言：当UI测试遇上计算机视觉传统的UI自动化测试依赖于DOM结构或控件ID，一旦界面元素发生变化，测试脚本就容易失效。而基于计算机视觉的测试方法让AI像人一样“看到”界面，通过识别屏幕上的视觉元素进行操作和验证。这种方法特别适合跨平台应用、游戏或动态变化的界面。今天，我们就动手搭建一个实用的视觉UI自动化测试框架。一、环境准备与工具选型1.1 核心工具栈# 安装必要库pip install...
- 在快速迭代的软件开发周期中，测试用例的设计与编写常常成为瓶颈。传统手动编写测试用例的方式不仅耗时耗力，而且难以全面覆盖各种边界场景。近年来，随着人工智能技术的成熟，AI已成为测试工程师的得力助手。本文将分享五种经过实践验证的AI编写测试用例方法，帮助您提升测试效率与覆盖率。方法一：基于需求描述的自动生成核心思路将自然语言描述的需求或用户故事，通过AI转化为结构化测试用例。操作步骤需求结构化整... 在快速迭代的软件开发周期中，测试用例的设计与编写常常成为瓶颈。传统手动编写测试用例的方式不仅耗时耗力，而且难以全面覆盖各种边界场景。近年来，随着人工智能技术的成熟，AI已成为测试工程师的得力助手。本文将分享五种经过实践验证的AI编写测试用例方法，帮助您提升测试效率与覆盖率。方法一：基于需求描述的自动生成核心思路将自然语言描述的需求或用户故事，通过AI转化为结构化测试用例。操作步骤需求结构化整...
- 在自动化测试的实践中，我们经常会遇到重复性的任务和特定的业务需求，而Playwright的原生功能并不总能完全满足这些需求。这时候，开发自定义插件和工具就显得尤为重要。本文将带你深入探索如何为Playwright创建功能强大的扩展。为什么要开发自定义插件？在我多年的测试自动化经验中，我发现团队经常会遇到这些情况：重复代码片段在不同测试文件中频繁出现特定业务逻辑需要封装成可重用组件第三方服务集... 在自动化测试的实践中，我们经常会遇到重复性的任务和特定的业务需求，而Playwright的原生功能并不总能完全满足这些需求。这时候，开发自定义插件和工具就显得尤为重要。本文将带你深入探索如何为Playwright创建功能强大的扩展。为什么要开发自定义插件？在我多年的测试自动化经验中，我发现团队经常会遇到这些情况：重复代码片段在不同测试文件中频繁出现特定业务逻辑需要封装成可重用组件第三方服务集...
- 最近不少同学在关注手机与智能终端大厂的春招动态：“vivo今年春招启动了吗？”“哪些岗位还有机会？”目前，vivo 2026届春季校园招聘已全面启动，本次招聘面向全球高校2026届毕业生，涵盖研发、测试、产品、设计等多个方向。作为全球智能手机市场的头部企业，vivo正在持续加大技术创新投入，尤其在影像、AI、系统底层等领域的深度布局，为技术人才提供了丰富的成长空间。下面我们将从公司背景、招聘... 最近不少同学在关注手机与智能终端大厂的春招动态：“vivo今年春招启动了吗？”“哪些岗位还有机会？”目前，vivo 2026届春季校园招聘已全面启动，本次招聘面向全球高校2026届毕业生，涵盖研发、测试、产品、设计等多个方向。作为全球智能手机市场的头部企业，vivo正在持续加大技术创新投入，尤其在影像、AI、系统底层等领域的深度布局，为技术人才提供了丰富的成长空间。下面我们将从公司背景、招聘...
- 还在为如何将大语言模型与天气查询、数据处理等外部工具集成而烦恼？Dify的可视化工作流让这一切变得直观高效。无需处理复杂代码，只需拖拽节点、配置提示词和API参数，即可快速搭建从“用户提问”到“工具调用”再到“格式化回复”的完整AI应用链路。本文将手把手教你创建智能天气助手，解锁低门槛的AI应用开发。 还在为如何将大语言模型与天气查询、数据处理等外部工具集成而烦恼？Dify的可视化工作流让这一切变得直观高效。无需处理复杂代码，只需拖拽节点、配置提示词和API参数，即可快速搭建从“用户提问”到“工具调用”再到“格式化回复”的完整AI应用链路。本文将手把手教你创建智能天气助手，解锁低门槛的AI应用开发。
- 在自动化测试中，测试数据的质量直接影响测试效果。使用真实数据不仅涉及隐私问题，还难以覆盖各种边界情况。手动编写测试数据又耗时耗力——这就是为什么我们需要智能的模拟数据生成工具。为什么选择Faker？Faker是一个专门生成仿真数据的Python库，能够创建看似真实但实际上完全虚构的数据。与硬编码的测试数据相比，Faker提供了以下优势：多样性：轻松生成各种格式和类型的数据随机性：每次运行都能... 在自动化测试中，测试数据的质量直接影响测试效果。使用真实数据不仅涉及隐私问题，还难以覆盖各种边界情况。手动编写测试数据又耗时耗力——这就是为什么我们需要智能的模拟数据生成工具。为什么选择Faker？Faker是一个专门生成仿真数据的Python库，能够创建看似真实但实际上完全虚构的数据。与硬编码的测试数据相比，Faker提供了以下优势：多样性：轻松生成各种格式和类型的数据随机性：每次运行都能...
- 去年春招，有个学弟私信我：“哥，我投了100多份简历，全是开发岗，结果连面试都拿不到几个。听说你们做测试开发的也写代码，是不是门槛低点？能进大厂吗？”我回他：“不是门槛低，是赛道选对了。”今年春招又来了。作为在测试行业摸爬滚打15+年的老炮儿，我想掏心窝子说一句：如果你是应届生，目标是进大厂，又具备一定的编程基础，测试开发（SDET）岗位，可能是你最容易“上车”的跳板。别急着反驳。我知道很多... 去年春招，有个学弟私信我：“哥，我投了100多份简历，全是开发岗，结果连面试都拿不到几个。听说你们做测试开发的也写代码，是不是门槛低点？能进大厂吗？”我回他：“不是门槛低，是赛道选对了。”今年春招又来了。作为在测试行业摸爬滚打15+年的老炮儿，我想掏心窝子说一句：如果你是应届生，目标是进大厂，又具备一定的编程基础，测试开发（SDET）岗位，可能是你最容易“上车”的跳板。别急着反驳。我知道很多...
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华为云码道 × 仓颉编程：工程化AI编码探索2026/05/27 周三 19:00-21:00
刘俊杰-华为云仓颉语言专家/李炎-华为云码道技术专家/王智鹏-OpenCangjie开源社区发起人
本场直播围绕华为云仓颉语言与华为云码道的深度结合，展示华为云智能编程从零基础到高效落地的完整生态能力。以华为云码道为引擎，仓颉语言为载体，带给大家日常提效、趣味创新到极速量产的开发体验。
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