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Agent = Model + Harness:语义也需要一道闸门
阿里云提出“Agent = Model + Harness”,强调Harness(约束基建)须延伸至Web UI语义层。通过模式库、契约库与验证工具集,构建可审计、可进化的语义闸口,确保Agent生成的文案、样式、交互始终符合设计意图,实现端到端可信。
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24天前
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来自: 云原生
7个资深工程师的编码模式,相见恨晚!
本文分享高级工程师的7个核心编码习惯:早返回降嵌套、命名体现业务意图、用类型杜绝非法状态、函数职责单一、避免重复代码、错误带上下文、代码优先为人可读。强调“减少惊讶”比炫技更重要,真正价值在于长期可维护性。(239字)
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24天前
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多AI聚合的五个常见误区:你以为的“交叉验证”可能只是“重复犯错”
本文剖析多AI聚合系统五大常见误区:盲目追求数量、迷信“少数服从多数”、误信数据天然独立、将分歧视为缺陷、幻想彻底消除幻觉。强调模型独立性、分歧价值与用户主动判别才是发挥聚合效能的关键。
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24天前
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多AI聚合系统:购物决策的“联邦制”革命
单一AI易陷信息孤岛、商业偏见与幻觉闭环;多AI聚合则通过共识投票、交叉验证与分歧高亮,构建透明、制衡、可审计的“AI议会”,将决策权真正交还人类。
Skill 不能替你做什么?——测试账号、权限、数据隔离,哪些仍需人工确认
本文揭示AI时代测试中的关键盲区:账号、权限、数据三重隔离失效导致的环境边界失控。自动化(Skill)与AI虽提升效率,却无法判断“环境对不对”“权限合不合理”“数据是否污染”。事故根源不在代码,而在治理缺位——谁在为边界兜底?
什么项目最适合这个 Skill?8 个典型场景一次说清
本文探讨AI浪潮下测试工程师的角色重构:当AI自动生成用例、编写脚本、定位Bug,执行层正被快速压缩。核心转向“教AI做事”——通过Skill封装经验、构建质量决策体系。测试价值正从“写用例”升维为“定义正确性”,成为质量守门人。
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25天前
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来自: 弹性计算
2026年阿里云618大促活动云服务器优惠价格表
2026阿里云618大促以“AI加速季,智惠生产力”为主题,推出轻量服务器(低至38元/年)、ECS云服务器(99元起/年)及GPU实例(T4 4折+补贴),覆盖个人、企业与AI开发全场景,限时特惠,按需选购。
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25天前
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告别手动画图:用自然语言生成可直接发布的 SVG+PNG 技术图
`fireworks-tech-graph`它把技术图这件事,从一次性手工劳动,变成了一种可以沉淀、复用、批量生成的 Skill 能力。在 AI/Agent 相关内容越来越多的背景下,这是一个很值得试一下的项目。
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25天前
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构建AI输出质量量化体系:从基准分数到泛化能力的统计学方法
AI输出质量亟需统计学量化:基准准确率易虚高,泛化准确率结合分层采样、交叉验证与多维指标(准确性、一致性、确定性、公平性等),方能真实反映模型在实际场景中的可靠性与鲁棒性。
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