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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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同一模型、同一机器、只改一个开关,为什么压测结果仍可能不可信?
本文拆解NVIDIA Blackwell机密推理实验,强调复现实验需严控变量、同步评估吞吐/TPOT/安全状态与输出质量。指出性能数字不可直接外推,提出四维发布门禁(安全、质量、性能、稳定性),倡导测试工程师构建可复现的差分评测体系。
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 2026-09-24 18:28:12
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独家拆解NVIDIA最新AI Agent实践:一个ROS 2节点如何完成零拷贝迁移
NVIDIA用AI Coding Agent迁移ROS 2节点至CUDA Buffer,实现GPU零拷贝通信。本文强调:功能正确≠优化生效,测试需验证四大维度——语义等价性、CUDA Backend协商、无Payload级CPU拷贝、可靠CPU回退,方为可信迁移。
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 2026-09-24 18:16:45
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全量跑不动、人肉挑不完:代码量涨8倍之后,测试选择策略该先改哪一步
假设你团队里的AI编码搭档干了一整夜:第二天一早,四十多个PR同时挤进流水线,CI从提交到出结果排起三个小时的队。数字是打的比方,但方向不是危言耸听——当写代码的不再只有人,“每条PR跑全量测试”这条CI铁律,正在以肉眼可见的速度失效。真实的样本来了。Anthropic工程师Sachin Malhotra在2026年9月14日的官方博客里公开了一组数字:Claude编写了公司80%的合并代码...
API/SDK 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 2026-09-24 17:53:33
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3个Skills解决SDK版本、代码生成和回归测试,初级测试也能照着做
本文探讨AI编程助手时代下测试新范式:将“知识新鲜度”转化为可量化、可回归、可进CI的测试项。通过借鉴Google为Gemini设计的117条Prompt评测框架,提出四维断言(版本/必需接口/禁用接口/来源可溯)、Skill版本化管理及三个轻量落地切入点,助力测试团队构建面向AI代码的可信质量防线。
API/SDK 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 2026-09-24 17:31:35
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不用先学复杂平台:6个步骤把Agent的工具调用、轨迹和结果测清楚
本文揭示Agent测试核心痛点:答案“看似正确”不等于行为可靠。AWS Agent-EvalKit提出Plan/ Data/ Trace/ Run/ Eval/ Report六阶段评测法,强调基于完整执行轨迹(而非仅最终输出)验证工具调用、参数准确性与事实忠实性,助力测试团队从“测结果”转向“测过程”。
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 2026-09-24 17:20:22
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