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霍格沃兹测试开发学社,隶属于 测吧(北京)科技有限公司,是一个面向软件测试爱好者的技术交流社区。 学社围绕现代软件测试工程体系展开,内容涵盖软件测试入门、自动化测试、性能测试、接口测试、测试开发、全栈测试,以及人工智能测试与 AI 在测试工程中的应用实践。

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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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Google 开源 ARTEMIS:AI Agent 如何接管 Android 真机测试?
Google开源AI测试框架ARTEMIS,支持自然语言驱动Android真机自动化:理解任务、识别界面、跨App操作、自动截图/日志采集并生成报告。原生集成MCP,可接入Antigravity等AI IDE,实现“描述目标→自主执行→分析结果”闭环。
Android 测试用例 知识图谱 自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2026-09-21 18:50:27
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RAG 不一定需要大模型重排:Jev 能不能做 Context Filtering?
RAG中检索易召回冗余内容,Jev作为决策层可精准筛选高相关Chunk,替代简单Top-K输入。它支持多维度判断(如版本、时效性),提升Context质量与LLM答案准确性,降低幻觉与Token成本。
测试用例 知识图谱 自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2026-09-21 18:34:10
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我用AI把回归测试从3天压到3小时,提示词全公开
本文分享了将AI深度融入回归测试全流程的实战经验:通过拆解“影响面分析、用例生成、脚本转换、失败分析、报告汇总”五大环节,为每个环节定制精准提示词,辅以充分业务上下文与强约束(如“不编造”),使回归测试从3天压缩至3小时。AI不是替代人,而是高效协作者——人专注判断与决策,AI承担重复劳动。
测试用例 知识图谱 自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2026-09-21 17:45:18
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Tool、MCP、Skill 越来越多,Jev 能解决 Agent 路由吗?
Agent能力爆发后,“该调哪个工具”成为新瓶颈。当Tool/MCP/Skill超百个,单纯靠LLM选型易致上下文爆炸、误选放大、决策失准。Jev等Decision Model正承担“候选精排”角色,与规则过滤、LLM终判构成三级路由架构——让Agent在能力泛滥时代,依然精准调用。
Python 测试用例 知识图谱 自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2026-09-21 16:49:40
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Jev 进入 Agent Guardrail:高风险 Tool Call 该怎么测?
随着Agent能力增强,其调用工具的风险日益凸显:错误执行(如删库、发邮件)比回答错误更致命。Jev接入LangChain Agent Harness,在Tool执行前实施风险判断,构建分层Guardrail——硬规则守底线、Jev控灰度、LLM处理复杂上下文、人工兜底。测试重点转向“行为安全”:严控漏拦率与误拦率,覆盖明确危险/安全、灰度场景及绕过攻击,并关注组合调用链风险。
测试用例 知识图谱 自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2026-09-21 16:42:46
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