测试用例生成加速：利用RAG与大模型，实现分钟级全覆盖
本文介绍如何利用RAG与大模型结合，快速生成高质量测试用例。通过将产品文档等资料构建为知识库，系统能自动检索相关信息并生成覆盖全面、符合项目背景的测试用例。该方法将用例生成从小时级缩短至分钟级，显著提升测试效率并降低维护成本。
测试用例生成太慢？我们用RAG+大模型，实现了分钟级全覆盖
在敏捷与DevOps时代，测试用例生成常成瓶颈。传统方法效率低、覆盖差、维护难。本文提出RAG+大模型方案，通过检索企业知识库（PRD、API文档等）为大模型提供上下文，精准生成高质量用例。实现从“小时级”到“分钟级”的跨越，提升覆盖率与知识复用，助力测试智能化升级。
低代码架构的演进：从模型到执行的工程化与社区生态
在开源浪潮下，低代码技术正从工具迈向软件工程方法论革新。以模型驱动、元数据为核心，通过运行时引擎实现“Model-to-Execution”闭环，提升开发效率与系统可塑性。开放协作加速生态构建，推动技术持续演进，为复杂业务提供可持续演化的能力，重塑未来软件工程范式。（238字）
数据资产运营：从资源到资本的价值跃迁之路
在数字经济时代，数据已成为关键生产要素。本文提出“数据资产运营框架”，涵盖价值路径、战略体系与基础支撑，推动数据从资源到资本的跃迁，助力企业实现数字化转型与价值创新。
规格即代码，需求即资产
github新推出的spec-kit介绍了面向AI编码时的全新模式：以规格驱动开发，实现产品与技术无关。同一个产品，只要规格描述到位，后端实现技术可以随时切换，或者多种方案同时提供(反正都是AI自动生成的)。
