测试工程师如何用AI拆需求？从“看不懂”到“可测试”
本文分享测试工程师如何巧用AI破解需求理解难题：不直接让AI写用例，而是分六步——先让AI“翻译”需求为可测试语言；再拆解为清晰测试维度；继而查漏补缺边界场景；最后批量生成规范用例。核心是人控方向、AI提效，把“看不懂”转化为“可测试”，守住测试人的判断力与风险意识。
AI 技能树怎么搭？90%的人第一步就走错了
AI热潮下，别只学工具！真正的竞争力在于构建“AI能力树”：认知层（问题拆解、目标定义）、工程思维（风险评估、方案权衡）、工具协作（高效提问、结果验证）。工具是杠杆，能力才是支点。
魔搭社区+OpenVINO™ 加速部署 Qwen3-ASR 实战
通义千问新推Qwen3-ASR语音识别模型（1.7B/0.6B），支持52种语言及方言，具备高鲁棒性与流式长音频转写能力。联合魔搭社区与Intel® OpenVINO™，实现Intel平台极致加速部署，提供完整开源教程、Notebook示例及Gradio交互Demo。（239字）
SWE-bench 刷新后，我反而更确定：测试不会消失
AI编程能力已达新高度，SWE-bench测试显示顶尖模型修复真实GitHub问题成功率超80%，但仅限技术执行；真正决定系统可信度、业务权衡与上线责任的判断力，仍不可替代——人不是被取代，而是借AI跃升为更高阶的工程决策者。
OFD 在线预览全是乱码？我差点被“字体问题”带沟里了
OFD预览乱码？别急着装字体！本文复盘一次典型排坑经历：表面是Windows缺字体，实则因ofdrw 1.x版本老旧导致渲染异常；升级至2.3.7后乱码消失，跨平台一致，零配置解决。教训：优先检查依赖版本，莫被经验带偏。
