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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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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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从DeepSeek Harness,看懂大厂为什么越来越重视AI测试
先算一笔账:一个 Agent 跑复杂长任务,API 成本会随任务长度放大,一旦失控打转,烧掉的不只是 token,还有用户的信任和耐心。这是质量问题,也是真金白银的经营问题——这正是大厂把 AI 测试推到前所未有高度的真实原因。我们从一个最近的现象级项目说起。 一个信号:Agent 开始"干活"了2026 年 8 月 13 日晚,DeepSeek 发布了首款开源 Agent 产品 DeepS...
人工智能 测试用例 自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2026-08-20 16:31:30
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DeepSeek Harness上线后,我整理了10道可能出现在测试开发面试里的题
本文整理10道DeepSeek Harness(dsh)高频面试题,涵盖概念理解、实践测试与开放思辨,聚焦Agent自进化带来的新挑战——如“一切皆插件”架构、非确定性输出验证、Revertible Effects安全机制等,每题附考察点与可复用思路,助你直击AI测试核心能力。
人工智能 测试用例 自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2026-08-20 16:30:44
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从DeepSeek Harness到AI测试:测试开发的下一站到底在哪里?
本文回溯测试职业变迁史,剖析DeepSeek Harness(GitHub最快涨星项目之一)引发的三大范式变革:测试对象从“静态”走向“自进化”,质量职能从下游上移至架构层,人机分工转向“定义目标+验收结果”。下一站,是成为敏感、善思、长期主义的质量架构师。
人工智能 测试用例 自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2026-08-20 16:30:30
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实测DeepSeek Harness:AI到底能替测试开发做多少工作?
本文实测DeepSeek Harness(dsh)在测试开发五环节中的实际替代能力:需求解析(50%)、用例设计(70%)、脚本编写(60%)、执行调度(30%)、缺陷定位(40%),加权综合替代度约50%-67%。AI擅重复劳动,不代判断力。
API 人工智能 测试用例 自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2026-08-20 16:30:13
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聊着聊着就报错了——上下文溢出与 Token 边界测试
本文详解大模型接口三大边界问题:输入上下文溢出、输出max_tokens截断、计费token统计偏差。结合两起400错误实战案例,给出可落地的边界测试方法、代码用例与工程规范,助你直击AI测试面试核心考点。
人工智能 测试用例 自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试学社 2026-08-19 17:41:31
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