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玩转n8n测试自动化：核心节点详解与测试实战指南
掌握节点，掌握自动化测试的核心在n8n中，节点（Node）是构建自动化工作流的基础单元。每一个节点都代表一个特定的操作或功能，通过将不同的节点连接起来，我们就能创造出强大的测试自动化流程。本章将深入讲解测试工程师必须掌握的几类核心节点，并通过实际测试场景展示如何运用它们。一、触发器（Triggers）：如何启动你的测试流程？触发器是工作流的起点，它决定了测试流程何时以及如何被触发。1. Sc...
API
作者小头像 霍格沃兹测试开发学社 2025-09-12 17:52:55
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从零开始搭建Qwen智能体：新手也能轻松上手指南
你是否曾觉得搭建AI智能体门槛太高而望而却步？其实，Qwen-Agent的搭建并没有想象中复杂——即使你没有AI开发经验，也能跟着清晰的步骤完成从环境准备到智能体运行的全流程。本文将用直白的语言拆解Qwen-Agent搭建的每一个关键步骤，从环境准备到最终启动，每一步都有明确指引，帮你真正实现"从0到1"搞定Qwen-Agent搭建。一、环境准备与安装首先需要配置基础开发环境：# 创建并激活...
API
作者小头像 霍格沃兹测试开发学社 2025-09-11 15:39:42
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n8n自动化测试教程 (1)：环境搭建与初识n8n
一、什么是n8n？重新定义自动化方式n8n（发音为"n-eight-n"）是一个开源的、基于节点的工作流自动化工具。它的名字源于它的设计理念："node-based node node node"，强调其通过连接不同节点来构建工作流的核心思想。你可以把n8n想象成技术版的乐高积木：每个节点都有特定功能（如发送HTTP请求、执行SQL查询、处理数据等），你可以通过拖拽方式将这些节点连接起来，构...
API
作者小头像 霍格沃兹测试开发学社 2025-09-11 15:38:43
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当Playwright遇见MCP，AI智能体实现自主化UI回归测试
在自动化测试领域，Playwright已成为端到端（E2E）测试的王者，以其跨浏览器、高可靠性以及强大的自动化能力著称。然而，传统的测试脚本编写和维护依然是一项昂贵且对专业知识要求很高的工作。随着大语言模型（LLM）和AI智能体（Agent）技术的发展，一个新的范式正在兴起：让AI来驱动Playwright完成测试任务。Model Context Protocol (MCP) 是实现这一愿景...
作者小头像 霍格沃兹测试开发学社 2025-09-03 15:17:13
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Coze教程 | 第3章：核心功能 - 智能体（Agent）创建与角色设计
1. 智能体（Agent）核心概念在Coze平台上，智能体（Agent） 是指具备特定身份和能力、能与用户进行自然交互的AI实体。它通常由一个大语言模型（LLM）驱动，并通过插件、知识库、工作流等扩展能力，实现特定领域的任务处理。1.1 智能体的基本构成一个完整的Coze智能体通常包含以下核心元素：大脑（核心模型）：选择适合的大语言模型（如DeepSeek-R1、豆包等）作为智能体的核心处理...
作者小头像 霍格沃兹测试开发学社 2025-09-03 15:16:15
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在LangChain中无缝接入MCP服务器扩展AI智能体能力
为什么需要MCP？在构建复杂的AI智能体（Agent）时，一个核心的挑战是如何让大语言模型（LLM）与外部世界安全、高效地交互。传统上，我们需要为每一个工具（如数据库、API、文件系统）编写大量的适配代码，这个过程繁琐且难以标准化。Model Context Protocol（MCP）的出现正是为了解决这一痛点。MCP是一个开放的协议，它定义了LLM应用程序（如LangChain）与工具、数...
TCP/IP
作者小头像 霍格沃兹测试开发学社 2025-09-02 16:05:28
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Coze与Dify全面对比：为你的AI应用开发选择最佳利器
面对两大热门开源AI开发平台，你的技术选型决策将决定开发效率与应用性能。在人工智能技术飞速发展的今天，低代码/无代码AI开发平台正成为连接技术与非技术用户的桥梁。Coze（扣子）和Dify作为两款备受关注的开源项目，凭借各自优势吸引了大量开发者。它们都旨在降低AI应用开发门槛，但在架构设计、技术栈和适用场景上存在显著差异。本文将深入对比这两个平台，帮助您根据实际需求做出最佳选择。一、核心概览...
运维
作者小头像 霍格沃兹测试开发学社 2025-08-29 14:54:27
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Dify平台Agent开发入门指南
在大模型技术飞速发展的今天，AI智能体（Agent）已成为能够自主理解、规划并执行任务的AI应用形态。Dify作为一个强大的LLM应用开发平台，让即使没有深厚编程背景的开发者也能快速构建功能丰富的AI智能体。本文将手把手带你体验在Dify平台上创建第一个智能体的全过程，从环境准备到实际部署。一、Dify平台与智能体基础Dify是一个专注于LLMOps（大语言模型运维）的平台，其名字来源于"D...
作者小头像 霍格沃兹测试开发学社 2025-08-29 14:52:26
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轻量级知识图谱框架LightRAG入门指南
LightRAG是一款创新的知识图谱增强检索框架，它将传统向量检索与知识图谱的结构化信息相结合，大幅提升了检索准确性和可解释性。与传统的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统相比，LightRAG通过引入轻量级知识图谱，解决了单纯向量检索中遇到的关系缺失、语义模糊等问题。核心特性轻量高效: 最小化知识图谱存储和计算开销易于集成: 提供简洁API，可与现有R...
知识图谱
作者小头像 霍格沃兹测试开发学社 2025-08-29 14:50:38
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传统软件测试与互联网软件测试的那些差异
很多传统软件测试从业者在进入互联网项目时都会有同感：过去熟悉的方法似乎总赶不上迭代的节奏。测试变得更快、更复杂，也更需要策略与智慧。接下来，我们从测试的共性与差异、以及开发模式对测试的影响三个角度，聊聊传统软件和互联网软件测试的不同。一、测试的共同点：质量永远是核心无论是传统软件还是互联网软件，测试的最终目标始终一致：保证软件质量，降低发布风险。核心测试方法包括：功能测试（Functiona...
自动化测试
作者小头像 霍格沃兹测试开发学社 2025-08-28 16:50:33
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