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。
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)。
87_文化适配：多语言提示设计 - 分析本地化提示的适配性
在全球化日益深入的今天，大型语言模型（LLM）的多语言能力已成为其核心竞争力之一。随着企业和开发者将AI应用推广到不同语言区域，如何设计适配各文化背景的提示词，确保模型输出既准确又符合目标语言使用者的文化习惯，已成为提示工程领域的重要挑战。文化适配的多语言提示设计不仅涉及简单的语言翻译，更需要深入理解目标文化的思维模式、表达习惯、价值观和禁忌，通过精心设计的提示策略，引导LLM生成真正贴合当地文化语境的内容。
