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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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拆字节开源的 Midscene.js:GUI Agent 做 UI 测试,为什么可以不写选择器
Playwright MCP 不依赖截图,而是基于无障碍树解析页面结构,让 Copilot 自动生成精准视觉回归脚本。它自动识别动态区域(时间、价格等)并生成 mask 列表,结合 `maxDiffPixelRatio` 与 `maxDiffPixels` 分层容差,确保版式变更可检、数据变动不误报。
JavaScript 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 2026-09-11 16:34:40
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DeepSeek Harness火了,但你知道怎么用它生成测试用例吗?
DeepSeek Harness是开源AI测试助手,一行命令即可启动。它能自动解析API文档,10分钟生成50+覆盖等价类、边界值与异常场景的测试用例,准确率高但需人工复核8条左右。专为测试工程师设计,大幅提升用例设计效率,降低重复劳动。
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 2026-09-11 16:11:57
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拆字节开源的 Midscene.js:GUI Agent 做 UI 测试,为什么可以不写选择器
字节开源的Midscene.js是跨端GUI Agent测试框架,以视觉理解替代传统选择器,AndroidWorld基准Pass@1达93.10%。它用自然语言描述操作意图,自动定位图标、Canvas等难选元素,大幅降低UI重构维护成本,但需权衡模型调用开销与判定不确定性。
GitHub 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 2026-09-11 15:58:02
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LiveCodeBench 被刷到 92 分:三个代码评测榜到底在测什么,测试团队怎么用
本文厘清LiveCodeBench(92.00)、SWE-bench Verified(96%–97%)与SWE-bench Pro(Public)(80.30)三榜本质差异:题源不同(算法题/真实Issue/高难大仓)、能力所指不同(写对算法/安全修Bug/啃硬骨头)、防污染机制与评分逻辑迥异。分数不可横比,公开榜仅作初筛线索,落地决策须依赖贴合业务缺陷的自建评测体系。
GitHub 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 2026-09-11 15:32:23
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开源可观测栈选型报告:Prometheus + Grafana + Tempo 能不能替掉商业 APM
本文对比开源三件套(Prometheus+Grafana+Tempo)与商业APM,从能力覆盖、运维成本、告警降噪、Trace-指标关联、上手门槛五维剖析:开源栈可满足中小规模(数十服务)、有专职可观测工程师的团队“看”的需求,但难以替代商业APM在自动根因、7×24兜底、多团队协同等场景下的“省人”价值。
应用性能管理 APM 运维
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2026-09-11 15:19:55
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