基于Dify工作流，轻松构建会自我优化的测试智能体
借助Dify工作流，构建可自我优化的AI测试智能体，实现测试用例自动生成、动态策略调整与持续学习。通过自然语言解析、智能数据生成与CI/CD集成，大幅提升测试效率与覆盖率，让测试从手工迈向智能自动化。
测试再造：Dify工作流如何用“拖拉拽”重构我们的自动化测试体系？
在快速迭代的软件开发中，传统自动化测试面临维护成本高、技术门槛高等痛点。Dify工作流通过“拖拉拽”式可视化编排，将测试流程分解为可复用节点，降低编写代码依赖，提升协作效率与维护性。结合AI能力，实现智能数据生成、视觉验证与自愈测试，推动测试从脚本化向智能化转型，助力团队高效交付。
从功能测试到自动化测试开发：软件测试工程师技能提升指南
覆盖Postman接口测试、Selenium自动化、JMeter性能测试等主流技术栈，从用例设计到CI/CD全流程实战。告别重复劳动，掌握自动化测试核心技能。包含Web/接口/APP测试全场景，配合Git和Linux实操，快速提升竞争力。
《VS+Elasticsearch+Figma：开发全流程工具联动指南》
本文聚焦GitLab、Visual Studio（VS）、Postman、Elasticsearch、Terraform、Figma等顶尖开发工具，深入解析其在开发全流程中的协同价值与深层逻辑。这些工具覆盖代码管理、智能编码、接口管控、日志分析、基础设施编排、设计开发协同等核心环节，打破了传统开发中的流程断点与信息孤岛。文章突破单个工具的基础用法局限，挖掘工具间“1+1>2”的协同逻辑。
去中心化交易所合约开发演练要点
以情境锚点为核心，设计覆盖日常至极端波动的全链路演练场景，涵盖撮合清算、滑点处理、高并发调度及跨链一致性验证。每场景标注时间、地点、角色与目标，分解子任务并设定关键参数，辅以脚本、数据与表单，提升复用性与风险应对力。