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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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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。
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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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避免人为漏测:Dify工作流成为你的“测试策略大脑”,全天候在线排查
本文介绍如何利用Dify工作流构建自动化测试分析系统,通过解析代码变更智能生成测试策略。该系统可集成至CI/CD流程,实现7x24小时风险识别与测试重点推荐,有效提升测试覆盖率和问题预防能力。
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作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-11-21 22:35:52
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大厂热门测试基础设施揭秘:Dify工作流引擎的设计哲学与最佳实践分析
本文介绍Dify工作流引擎如何作为大厂测试基础设施的核心,通过可视化编排与AI能力集成,显著提升测试自动化效率。结合具体案例,展示其在接口测试、数据生成等场景的最佳实践,为企业智能化测试转型提供完整方案。
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-11-20 21:52:11
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AI智能体自主UI回归测试全攻略:Playwright结合MCP实现
本文介绍如何通过Playwright与MCP协议结合实现AI驱动的自动化测试。该方案利用自然语言指令替代传统脚本编写,通过智能体解析需求并操作浏览器完成测试任务,显著降低技术门槛并提升测试效率。
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作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-11-19 21:19:16
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手把手搭建自动化质量门禁:让你的每次部署都“无忧”
本文介绍如何利用Dify工作流搭建自动化质量门禁系统,通过集成测试覆盖、性能指标等多维度数据,实现上线前的自动检查与决策。该系统可有效降低人工核对成本,确保发布质量,让团队交付更可靠。
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作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-11-19 19:48:12
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解密高效测试系统:利用Dify工作流与Jira API的自优化实践
本文介绍测试智能体与Jira集成的四种方案:从基础API同步到全链路CI/CD融合。通过自动化结果反馈、智能解析工单及工作流编排,实现测试任务从触发到验证的闭环管理,有效提升质量保障效率。
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作者小头像 霍格沃兹测试学社 2025-11-18 17:58:02
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