上周我在做一个新项目，需要用到 PR 审查自动化的技能。翻了半天 GitHub 和各种文档，差点放弃的时候，同事推荐我用 find-skills 试试。结果一搜...

这两年，很多人都在做AI短剧。 但真正拉开差距的，早就不是“谁先把视频生成出来”，而是谁先把整套工业化流程跑通。

👉 第一梯队：能直接帮你“写完文章” 👉 第二梯队：能整理，但还差一点成稿感 👉 第三梯队：写出来了，但还没写好 👉 第四梯队：这个场景不太行

在OpenClaw中，除了自带的技能，还可以手动安装其他技能。当然，可根据自身条件开发属于自己的技能。 本文，就让我们一起来学习吧！

Ollama 作为当下最流行的本地大模型运行工具，凭借极简的部署方式、丰富的模型支持、跨平台兼容能力，成为 AI 开发者、运维人员、后端工程师本地运行、测试、集...

该版本共包含 9 次提交、16 个文件变更、260 行新增代码、84 行删除代码，覆盖 训练稳定性、日志控制、Evoformer 多架构支持、ZeRO Stag...

需求文档写完了，但测试工程师读到的和产品经理写的并不是同一个意思。开发实现了功能，但测试用例是在实现之后才开始设计的。发布前密集地补测试，上线后依然有缺陷逃逸。...

这些预言大多数以夸张告终，但它们背后的焦虑是真实的。而当这个问题指向测试工程师时，它有了比以往更多的现实依据：AI可以生成测试用例、自动执行回归、智能分析测试报...

这条假设，是几乎所有测试方法论的底层基石。确定性，让我们得以建立预期、设计断言、判断通过与失败。从单元测试到端到端测试，从等价类划分到边界值分析，整套测试体系的...

产品经理洋洋洒洒讲了两个小时，PPT 翻了四十页，会议室里的人状态各异——有人在认真听，有人在处理邮件，有人在等轮到自己说话，有人在心里默默计算这个需求到底做不...

功能验证跑完了，缺陷已经关闭，上线倒计时却逼着你在一小时内交出一份“专业的测试总结报告”。你打开模板，复制粘贴数据，拼凑几段定性评价，最后在“测试结论”那一栏写...

问题-知识关联追踪：建立核心测试问题集与知识库内容之间的追踪关系——哪类问题的回答主要依赖哪些知识文档。当特定文档发生变更时，系统自动标记与之关联的测试问题为“...

真正需要辨析的，不是“测试岗位会不会减少”，而是两种测试工作模式之间的本质差距：“执行测试”与“定义质量”。前者是一套可被自动化的操作序列，后者是一种无法被复制...

本文将系统拆解 Skills 在软件测试场景下的核心应用逻辑，以及如何从零开始构建一套真正属于自己团队的测试 Skill 体系。

在文本生成、代码补全等场景中，幻觉的代价是“质量略差”；但在测试场景中，幻觉的代价是虚假的安全感。一套基于幻觉生成的测试用例，不仅不能发现缺陷，还会让团队误以为...

人脸识别系统的偏见，在学术研究者 Joy Buolamwini 的测试中被清晰地展现出来：当时主流商业系统对白人男性的识别准确率超过 99%，而对深色皮肤女性的...

这个检查过程，是测试人员在需求阶段最高密度的价值输出——它不是在做测试，而是在确保需求的完整性达到了值得被测试的程度。

这就引出了本文要讨论的核心对比：功能性测试与对抗性测试，两者都是 AI 应用质量保障的组成部分，但覆盖的风险维度完全不同。功能性测试回答“系统能不能正常工作”，...

传统做法是在 VS Code 内部使用分屏（Split Editor），但这有个局限：所有窗口都在同一个 VS Code 窗口内。

loguru、pydantic、httpx都是很好用的库，这篇文章整理的是另一类：多数开发者不知道它们存在，却在不少资深工程师的 requirements.tx...