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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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微软实测:Coding Agent 自写自测,通过率还能信吗?
本文以企业支付SDK退款接入为案例,揭示Coding Agent在知识、工具、环境与评测四方面的系统性缺口,提出基于真值包、受控沙箱与行为轨迹的补丁验收闭环,强调“可验证的正确”而非“能跑即合格”。
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 2026-10-10 19:13:07
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Agent Skills 实战:手把手做一个接口测试技能包
上个月,团队里一个测试同学来找我,表情有点无奈。“哥,我用 Claude Code 生成接口测试用例,写了三天 Prompt,生成的脚本还是只能跑正常流程。让它测密码错误,它只断言 HTTP 200,根本没查数据库里的登录状态。”我问他:“你把测试规则写在哪了?”他说:“写在对话里啊。每次都要重新说一遍‘先调登录接口拿 token,再调业务接口,断言 code=0,data 不能为空’……”...
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 2026-10-10 19:00:53
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Anthropic 禁止持续虐待 Claude:AI 交互边界正在改变
导读Anthropic 在新版使用政策中禁止用户持续、无必要地虐待 Claude。相关机制并非首次出现:2025 年,Claude 就已能在极少数恶意互动中主动结束对话。随着 AI 从聊天助手转向执行复杂任务的 Agent,这次更新也带出了一个工程问题:系统何时可以中止交互,如何避免误判,又怎样处理被中断的任务?写代码的时候,Claude Code 连续几次改错,你忍不住骂一句:“这都改不...
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 2026-10-10 18:52:25
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UI 智能遍历测试:状态识别、路径规划与覆盖率评估
UI智能遍历测试是一种基于状态识别、路径探索与动态反馈的自动化测试方法,解决传统Monkey测试覆盖不均、重复无效操作等问题。通过构建UI状态图、智能去重、覆盖驱动路径规划及多维度异常检测,显著提升业务路径覆盖率与问题发现效率。
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 2026-10-10 18:35:38
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变更驱动回归测试:基于业务规则关联的用例选择与结果校验
本文探讨自动化回归测试中易被忽视的核心问题:需求变更后,用例仍按旧规则执行,导致覆盖失效、断言失准、路径过时。提出融合RAG、知识图谱与AI Agent的新范式,实现需求—测试资产动态关联、影响范围智能识别、边界用例精准生成及多维度结果校验,提升回归测试业务契合度与适应性。
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 2026-10-10 18:24:17
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