全网最完整 GEO 优化落地指南（万字实操版）
GEO是让AI在回答时主动推荐品牌的优化策略。品牌若不被推荐，常因内容未被AI抓取、缺乏信任或未切中用户问题。企业可通过诊断现状、优化结构化内容、精准分发与持续监测五步法系统实施。B2B企业借此能在采购全链路中高效触达客户，短期即可提升AI提及率与销售转化。这将是伴随AI搜索发展的长期趋势，值得尽早布局。
大模型应用：基于本地大模型的中文命名实体识别技术实践与应用
本文探讨了基于本地部署的大模型在命名实体识别(NER)任务中的应用优势。通过通用领域中文NER和医疗领域专用NER两个典型案例，展示了本地大模型在数据安全、响应速度和识别精度方面的显著优势。通用领域采用RoBERTa模型在CLUENER2020数据集上微调，可识别10类实体；医疗领域基于BERT架构的专用模型，在CMEEE数据集上训练，准确识别疾病、症状等医疗实体。本地部署不仅满足合规要求，还能通过领域自适应提升专业文本识别效果，为各行业智能化转型提供可靠技术方案。
Playwright与Cucumber集成：实现行为驱动开发（BDD）实践
当业务方看不懂代码，而技术实现的测试又偏离初衷时，团队协作便出现了断层。将Playwright与BDD结合，正是为了弥合这一鸿沟：用自然语言描述测试场景，让产品、测试与开发共享同一份可执行的“需求文档”。本文将通过从环境搭建到CI集成的完整实战，带你体验如何用BDD提升E2E测试的可读性与协作效率，真正让自动化测试成为团队的共同语言。
Playwright测试用例依赖管理：独立运行与状态共享策略
当Playwright测试套件从300个扩展到1000个用例时，我们遇到了最棘手的“随机失败”问题。根源并非网络或工具，而是测试用例间难以察觉的“暗耦合”。本文将通过实战案例，分享如何避免测试依赖陷阱，从完全独立与完全共享两个极端中，找到确保测试稳定性与执行效率的平衡之道。
