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Dify vs Coze：谁是最终的AI工作流解决方案？
本文从架构设计、核心功能到部署运维，系统对比Dify与Coze两大AI开发平台。Dify以一体化集成见长，适合快速构建生产级应用；Coze采用模块化架构，在多Agent协同上更具优势。为不同技术背景和业务场景的团队提供选型参考。
人工智能 运维
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-11-07 22:48:41
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2025-11-07 22:48:41
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2025年，告别手动数据爬取，Coze AI Agent助你全程无忧！
本文介绍如何利用Coze AI Agent构建智能数据采集方案，实现从网站抓取到数据清洗、存储的全流程自动化。通过可视化工作流设计，该方案可将人工日均处理量从不足百条提升至无限制自动采集，大幅提升数据工作效率。
人工智能 数据挖掘
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-11-04 16:34:08
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小白必看：AI智能体零基础搭建全攻略！
这篇教程专为零基础新手设计，手把手教你从注册账号开始，用Dify等可视化工具搭建属于自己的AI智能体。无需技术背景，只需跟着步骤操作，就能快速创建一个能对话、能生成测试用例的实用助手，轻松迈出AI应用的第一步。
API 人工智能
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-09-15 22:36:13
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2025-09-15 22:36:13
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新手轻松上手：零基础搭建Qwen智能体指南
本文详细介绍了如何从零开始搭建Qwen-Agent智能体，涵盖环境配置、模型部署、工具调用及多Agent协作等关键步骤，帮助无AI经验的开发者快速上手，实现从环境准备到智能体运行的完整流程。
API 人工智能
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-09-12 23:29:24
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MCP零基础学习（1）| MCP 协议核心原理解析
本文介绍MCP协议，一种统一AI工具调用的标准化方案，解决模型适配碎片化、工具高耦合和上下文丢失问题。通过Client/Server架构实现解耦，支持上下文传递、SSE流式响应和动态工具发现，提升跨模型兼容性和开发效率。包含实战示例和与传统方案的对比，助力构建高效AI智能体系统
人工智能
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-08-13 11:02:15
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借助n8n构建自愈式用例库和质量知识图谱
本文分享了如何基于n8n构建自愈型质量管理系统。通过自动化采集缺陷、需求等数据并构建知识图谱，系统能智能分析、自动修复用例库。方案大幅降低了维护耗时与缺陷逃逸率，将测试团队从重复劳动中解放，转向质量策略设计，实现了质量数据的持续流动与优化。
人工智能 知识图谱
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-12-13 00:31:50
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n8n与Coze选择指南：对比低代码集成与AI智能体自动化方案
本文对比了n8n和Coze两款自动化工具。n8n开源灵活，适合技术人员处理复杂系统集成和自定义逻辑；Coze无代码易上手，便于业务人员快速搭建审批等标准流程。实际应用中，可根据团队角色和流程复杂度选择，或混合使用以形成完整的自动化闭环。
人工智能 自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-12-13 00:30:41
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Playwright快速入门：从环境配置到编写首个自动化测试脚本
本文介绍了Playwright自动化测试框架的入门实践。从环境搭建、首个测试脚本编写到最佳实践，详细讲解了跨浏览器支持、自动等待等核心优势。通过百度搜索测试实例，展示了元素定位、弹窗处理及测试框架整合方法，帮助读者从零开始构建稳定高效的自动化测试体系。
自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-12-13 00:29:28
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Playwright MCP在UI自动化测试中的角色与探讨
Playwright与MCP的结合，标志着UI测试从“脚本自动化”向“智能体自主化”的范式转变。通过MCP服务器，AI能理解和操作浏览器，利用优化的“快照”理解页面。这种方法降低了测试门槛，并能自适应UI变化。然而，它也面临快照信息丢失、定位策略不稳定以及执行成本较高等现实挑战，目前更适合作为探索性测试与脚本生成的辅助工具，而非传统自动化的完全替代方案。
自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-12-15 12:53:34
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Cypress入门与优势解析：前端自动化测试的强力工具
Cypress是一款针对前端痛点设计的新一代测试框架。它通过可视化执行、智能等待等特性，简化了SPA和复杂交互页面的自动化测试。与Selenium和Playwright相比，Cypress上手快、调试直观，尤其适合快速迭代的前端团队，但在并行执行和跨域名测试方面存在限制。
前端 自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-12-15 12:24:25
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