Coze平台指南（3）：核心功能-创建智能体与设计角色
Coze 智能体是由大语言模型驱动，通过提示词设定角色，并借助知识库、插件和工作流扩展能力，以执行特定任务的AI助手。对测试工程师而言，精心设计的智能体可显著提升测试效率与质量，关键是要准确理解测试需求，并将其转化为智能体的角色设定和功能配置。建议进一步学习知识库与工作流，以深化应用。
Playwright携手MCP：AI智能体实现自主化UI回归测试
MCP 协议使得 AI 能够通过 Playwright 操作浏览器，其中快照生成技术将页面状态转化为 LLM 可理解的文本，成为驱动自动化测试的关键。该方式适用于探索性测试和快速验证，但目前仍面临快照信息缺失、元素定位不稳定、成本高、复杂场景适应性差以及结果确定性不足等挑战。人机协同被认为是未来更可行的方向，AI 负责执行固定流程，人类则专注策略与验证。
《Istio故障溯源：从流量劫持异常到服务网格的底层博弈》
本文以某大型金融机构核心交易中台接入Istio服务网格后的流量劫持异常故障为案例，剖析云原生环境下服务网格的隐性风险。该故障因Istiod单实例跨可用区部署、无效XDS推送引发Envoy连接池频繁重建，叠加默认资源配置不足，导致批量清算时段调用成功率骤降。排查过程通过指标分析、日志追踪及代码层溯源，定位到控制面推送机制缺陷与数据面资源错配的核心问题。解决方案从控制面集群化部署、数据面连接池定制、资源配置优化三方面入手。
Apipost与Apifox测试功能对决，谁更适合开发者？
在API开发中，调试工具的选择至关重要。本文对比了国产工具Apipost与Apifox的功能差异，涵盖调试能力、环境管理、团队协作、文档生成、自动化测试等方面。Apifox在细节处理、协作支持及生态集成上表现更优，适合复杂项目与团队开发；而Apipost则适合基础调试需求。通过全面评估，开发者可依据项目特点选择合适工具，提升开发效率与质量。
抖音基于 Flink 的 DataOps 能力实践
抖音基于Flink构建实时数据仓库，面临高时效性带来的挑战，通过DataOps方法论提升数据开发效率与运维稳定性。围绕“人+流程+工具”，实现需求、开发、测试、部署与运维的全链路管理，事故率下降60%，交付周期缩短20%。未来将推进自动化部署、资产化交付与一体化容灾，进一步优化实时数据研发效能。