Playwright 测试覆盖率详解：收集与报告代码覆盖率的方法
编写了大量自动化测试后，我们常会自问：测试到底覆盖了多少业务逻辑？单纯的用例通过率无法回答这个问题。本文将分享如何在Playwright项目中，集成并实施一套完整的代码测试覆盖率收集与分析体系，让测试的“充分性”变得可见、可度量，从而真正建立起对核心业务代码的质量信心。
LLM多跳推理深度测试：四项指标精准定位模型的推理极限
本文探讨大模型在多步推理中的表现，通过四项压力测试对比Llama 3.2与Qwen 3的逻辑极限。分析揭示：Llama 3.2依赖预训练内化的直觉推理，稳定高效；Qwen 3则靠“自我对话”推进复杂任务，虽具思考深度但易受算术错误影响，深层推理易崩溃。两者适用于不同场景——速度优先选Llama，探索性任务可试Qwen。
告别“瞎调参”：一份为大模型微调“新手村”画好的地图
本文为大模型微调新手提供了一份清晰的“认知地图”与可执行的“行动路径”。文章旨在破除微调“玄学”的迷信，将其还原为可理解、可复现的工程问题。全文核心围绕一个完整的框架展开：首先指导读者明确微调的真正业务目标（解决“该不该”的问题），然后以通俗比喻厘清LoRA、RAG等主流技术路线的本质与选型逻辑（解决“选哪个”的问题）。最后，文章给出一个已被验证的“极简四步实战路径”——从数据准备、平台选择、参数设置到科学评估，并附上为期两周的“启动计划”，帮助读者从零开始，系统性地完成首个高质量的微调项目，将想法转化为可用的AI原型。
深入Playwright：掌握自定义选择器与定位器技巧
你是否厌倦了为那些缺乏规范属性、动态生成的网页元素编写脆弱的选择器？面对现代前端框架构建的应用，传统的CSS定位方式常常力不从心。本文将深入探讨如何利用Playwright强大的自定义选择器与定位器功能，构建稳定、可读且易于维护的自动化测试，彻底告别因UI细微变动而导致测试用例大面积失效的困境。
