暂无个人介绍
能力说明:
精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
暂时未有相关云产品技术能力~
阿里云技能认证
详细说明厌倦重复操作?用n8n,5分钟搭建自动化工作流!本文教你通过Docker快速部署n8n,连接Manual Trigger与Slack节点,实现一键发送定制消息。可视化拖拽界面,无需编程基础,轻松入门自动化。
作为一名开发者,我曾深陷重复工作。直到用Dify搭建AI自动化工作流,每天节省3小时。本文分享如何通过可视化编排实现客服、文档、代码的智能自动化,附部署、优化与避坑实战经验。
n8n是一款开源可视化自动化工具,无需编程即可连接微信、钉钉、数据库等400+服务。通过拖拽节点搭建工作流,实现数据同步、消息通知等自动化,效率提升500%。支持免费私有部署,安全可控,零成本开启高效办公新体验。
Dify是开源大模型应用开发平台,融合BaaS与LLMOps理念,通过可视化工作流、低代码编排和企业级监控,支持多模型接入与RAG知识库,助力企业快速构建安全可控的AI应用,实现从原型到生产的高效落地。
借助Playwright MCP Server,AI助手可实现网页自动操作:填表、抓数据、执行重复任务。通过MCP协议连接AI与浏览器,让AI从“能说”变为“会做”。支持主流浏览器,配置简单,助力打造智能数字助手。
本项目构建一个智能网页操作助手,结合AI与Playwright实现自然语言驱动的网页自动化。支持登录、填表、数据提取等复杂操作,采用Node.js + React全栈架构,集成Anthropic Claude模型,打造高效、可扩展的自动化解决方案。
Playwright MCP是微软推出的开源项目,结合Playwright与MCP协议,让AI通过结构化数据直接操作浏览器。告别传统视觉识别,实现高效、精准的网页自动化,广泛应用于测试、爬虫、办公自动化等场景,大幅提升效率与可靠性。
Playwright MCP结合AI智能体,革新UI回归测试:通过自然语言驱动浏览器操作,降低脚本编写门槛,提升测试效率与覆盖范围。借助快照解析、智能定位与Jira等工具集成,实现从需求描述到自动化执行的闭环,推动测试迈向智能化、民主化新阶段。
本文介绍如何通过Playwright MCP与大语言模型(LLM)结合,构建智能AI代理与自动化工作流。Playwright MCP基于Model Context Protocol,打通LLM与浏览器自动化的能力,实现自然语言驱动的网页操作。涵盖环境配置、核心组件、智能任务规划、自适应执行及电商采集、自动化测试等实战应用,助力高效构建鲁棒性强、可扩展的AI自动化系统。
本文详解微博Feed流系统设计,涵盖Timeline与Rank模式、推拉结合机制及四层雪崩防护体系,分享应对百万QPS高并发的架构经验,助力构建高效、稳定的大规模社交系统。
RAG技术通过融合外部知识库与大模型,实现知识动态更新与私有化定制,解决大模型知识固化、幻觉及数据安全难题。本文详解RAG原理、数据库选型(向量库、图库、知识图谱、混合架构)及应用场景,助力企业高效构建安全、可解释的智能系统。
本文介绍如何结合Playwright与MCP协议实现智能化UI自动化测试。通过自然语言指令控制浏览器,降低技术门槛,提升效率,并涵盖环境搭建、核心功能、实战案例及最佳实践,展现对话式自动化的未来趋势。
Playwright MCP让AI通过自然语言操控浏览器,无需编程即可实现网页自动化。支持智能元素识别、多浏览器操作与动态交互,广泛应用于搜索、数据抓取、自动发布等场景,大幅提升效率,降低技术门槛,是浏览器自动化的新范式。
Playwright MCP让AI直接操作浏览器,实现自然语言驱动的自动化测试、数据采集与办公任务。告别代码编写,一句话完成复杂操作,开启人机协同新时代。
告别小红书自动化中的登录难题!本文手把手教你使用Playwright MCP,通过复用已登录浏览器会话,实现图文发布全程无人值守。无需应对验证码,避免登录态失效,真正实现稳定、高效的自动化操作,助你轻松提升运营效率。
Playwright MCP通过AI与浏览器交互,实现自然语言驱动的自动化测试。它降低门槛、提升效率,助力测试工程师聚焦高价值工作,是探索性测试与快速验证的新利器。
用Dify+Chrome MCP,3分钟打造能“动手”操作网页的AI助手!无需编程,通过自然语言指令实现自动填表、数据抓取、网页点击等自动化任务。本地部署简单,支持搜索、登录、监控等场景,让AI成为你的7×24小时数字员工,高效处理重复性网页工作。
Playwright告别Selenium痛点,以智能等待、强大选择器、网络拦截与多设备模拟四大利器,提升自动化效率与稳定性。本文通过实战代码详解其加速秘籍,助你构建高效、可靠的UI测试方案。
本课程专为想提升效率、探索副业的职场人、创业者及内容创作者设计,零基础可学。4周系统掌握AI生成文案、PPT、图表,自动化运营与多平台分发,打造24小时赚钱智能体,实现降本增效与个人变现双赢。
Cursor Editor基于VS Code内核,深度集成GPT-4等大模型,支持对话式编程。通过Ctrl+K和Ctrl+L快捷键,可快速生成、修改、解释代码,智能调试与重构。适合开发者提升效率,专注核心设计。
本文深入解析AI测试的核心技能与学习路径,涵盖业务理解、模型指标计算与性能测试三大阶段,助力掌握分类、推荐系统、计算机视觉等多场景测试方法,提升AI产品质量保障能力。
本文介绍了如何通过Dify和Chrome MCP在3分钟内打造一个能操作浏览器的AI助手。结合Dify的LLM能力与Chrome MCP的浏览器控制功能,用户可用自然语言指令让AI自动填写表单、抓取数据、点击按钮,实现网页自动化操作。无需复杂编程,适合本地部署,可应用于数据监控、内容抓取等多种场景。
本文手把手教你如何使用消费级设备在1小时内完成大语言模型微调。通过Ollama和Python工具,无需高端GPU即可打造专属模型,适用于专业领域或个性化写作风格。
n8n中节点是自动化测试的核心,涵盖触发器、数据操作、逻辑控制和工具节点。通过组合节点,测试工程师可构建高效、智能的测试流程,提升测试自动化能力。
n8n是一款开源、可视化的工作流自动化工具,测试工程师可通过拖拽节点快速构建API测试流程,实现测试编排、数据管理、自动化监控与告警等功能,提升测试效率与覆盖率。
本文详细介绍了如何从零开始搭建Qwen-Agent智能体,涵盖环境配置、模型部署、RAG应用、工具调用、多Agent协作等内容,帮助开发者快速入门并构建自己的AI智能体。
AI测试平台的自动遍历功能,通过低代码配置实现Web和App的自动化测试。用户只需提供入口链接或安装包及简单配置,即可自动完成页面结构识别、操作验证,并生成可视化报告,大幅提升测试效率,特别适用于高频迭代项目。
AI智能体是一种能感知环境、自主决策并执行任务的人工智能系统。它不仅能生成回应,还可通过工具使用、计划制定和记忆管理完成复杂工作,如自动化测试、脚本编写、缺陷分析等。核心包括大语言模型(LLM)、任务规划、工具调用和记忆系统。通过实践可逐步构建高效智能体,提升软件测试效率与质量。
在测试过程中,用例分散、步骤模糊、回归测试效率低等问题常困扰团队。霍格沃兹测试开发学社推出的AI测试平台,打通“用例编写—集中管理—智能执行”全流程,提升测试效率与覆盖率。平台支持标准化用例编写、统一管理操作及智能执行,助力测试团队高效协作,释放更多精力优化测试策略。目前平台已开放内测,欢迎试用体验!
在AI技术快速发展的当下,如何安全高效地将AI能力融入企业内部流程成为关键。Dify作为开源LLM应用开发平台,支持私有化部署,保障数据安全与模型隐私,助力企业快速搭建智能工作流。本文详解Dify部署步骤,并以智能IT工单分类为例,展示如何构建高效AI应用,适用于金融、政务、医疗等多领域,助力企业智能化转型。
本文介绍了五款主流大语言模型部署工具,帮助用户根据需求选择合适的方案。包括适合个人使用的 Ollama 和 LM Studio、优化低配设备运行的 llama.cpp、企业级部署的 vLLM,以及 Hugging Face 推出的 TGI 框架,覆盖从本地体验到高性能服务的多种场景。
本文深入解析与大型语言模型交互的核心技巧,涵盖提示词(Prompt)、提示词工程与上下文工程三大关键概念,助你从AI用户进阶为高效引导者,全面提升AI应用能力。
Browser Use是一款创新浏览器自动化框架,结合LLM智能与自动化技术,能理解自然语言指令,自主操作浏览器完成任务,如数据抓取、表单填写、自动化测试等。具备智能决策、自适应处理、自然语言交互和自我修正能力,简化复杂任务,提升效率。
本文介绍如何利用大型语言模型(LLM)自动化构建知识图谱,涵盖核心技术、实现方法、优化策略及多领域应用,助力从非结构化文本中高效提取结构化知识。
本文探讨如何通过Model Context Protocol(MCP)让AI智能体驱动Playwright实现端到端自动化测试。重点解析快照技术的实现原理与实战流程,同时深入剖析其在信息丢失、元素定位、成本效率及逻辑复杂性等方面的现实挑战。
霍格沃兹测试开发学社推出AI智能测试用例生成功能,结合需求文档一键生成高质量测试用例,大幅提升效率,减少重复劳动。支持自定义提示词、多文档分析与批量管理,助力测试人员高效完成测试设计,释放更多时间投入核心分析工作。平台已开放内测,欢迎体验!
Coze平台的智能体(Agent)是由大语言模型驱动,具备身份、知识、技能和交互能力的AI实体。它通过插件、知识库和工作流扩展功能,适用于客户服务、数据查询、测试辅助等多种场景。智能体支持单Agent自主对话或结构化流程执行,也可多Agent协作处理复杂任务。创建时需选择合适模型并配置参数,通过系统提示词定义角色、技能与限制,并结合知识库、插件和工作流提升专业性与实用性,最终实现高效自然的人机交互。
在实际项目中,需求文档分散、整理费时、测试遗漏等问题常困扰测试工作。霍格沃兹推出AI智能体测试平台全新功能——项目资料套件,可将多个关联文档打包管理,并一键生成测试用例,提升测试完整性与效率。支持套件创建、文档关联、编辑删除及用例生成,适用于复杂项目、版本迭代等场景,助力实现智能化测试协作,让测试更高效、更专业。
霍格沃兹测试开发学社推出AI智能体测试平台,全新「需求文档管理」功能助力高效测试准备。集中管理需求文档,支持多种上传方式,智能生成测试用例,提升测试效率与准确性,助力迈向智能化测试新时代。
本文介绍了LightRAG——一种融合知识图谱与RAG技术的轻量级框架,通过三重检索机制(向量、关键词与图检索)提升问答系统的准确性与全面性,并提供快速构建、可视化、性能优化及多领域应用方案。
本教程介绍如何结合Playwright与PyTest进行Web自动化测试,涵盖环境搭建、测试编写、配置管理、Fixtures使用及高级技巧,助你高效构建稳定、可维护的测试方案。
在AI技术迅猛发展的当下,Coze与Dify作为两大热门开源AI开发平台,各具特色。本文从架构设计、技术栈、功能对比、部署运维等多个维度深入解析两者差异,助你根据团队需求和技术背景做出最优选型决策,提升开发效率与应用性能。
LightRAG是一款创新的知识图谱增强检索框架,结合向量检索与知识图谱,提升检索准确性与可解释性。支持多模态数据,提供轻量高效、易集成、可解释的RAG解决方案。
本文介绍如何利用Dify平台的文本生成与批量运行功能,快速高效地生成大量SEO文章,适用于内容营销、电商运营等场景。通过CSV模板填充、批量任务调度和结果导出优化,5分钟即可生成100篇高质量文章,大幅提升工作效率。
人工智能正从工具时代迈向智能体时代,AI Agent作为核心载体,具备感知、决策与行动能力,能自主完成复杂任务。本文详解其工作原理与架构,探讨未来发展与挑战。
Playwright 提供强大的网络请求拦截与 Mock 能力,支持修改请求参数、模拟 API 响应、构造异常场景、加速测试执行,提升测试效率与可靠性。
在高频迭代时代,全量回归测试成本高、效率低,常导致关键 bug 漏测。精准化测试通过代码变更影响分析,智能筛选高价值用例,显著提升测试效率与缺陷捕获率,实现降本增效。已被阿里、京东、腾讯等大厂成功落地,成为质量保障的新趋势。
本教程为 MCP(Model Context Protocol)开发实战第二阶段,带你从零封装第三方 API 为 AI 模型可用工具。通过高德地图地理编码与 arXiv 论文检索两个实例,涵盖项目搭建、工具声明、资源定义、错误处理等核心内容,助你快速上手 MCP 开发并集成至 Claude 使用。
本指南详解2025年如何打通Claude、Cursor及自定义客户端,构建企业级AI智能体系统。涵盖MCP双向通信架构、主流客户端连接配置、智能体系统实战、安全认证、性能优化及部署方案,助你掌握下一代AI应用核心技术。
AI智能体的记忆能力是构建高质量对话与个性化服务的核心。本文解析8种常用记忆策略,包括全量记忆、滑动窗口、相关性过滤、摘要压缩、向量数据库、知识图谱、分层记忆及类OS内存管理,结合代码示例说明其原理与适用场景,助力开发者根据业务需求选择合适方案,实现高效、可扩展的AI系统。