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能力说明:
精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
暂时未有相关云产品技术能力~
阿里云技能认证
详细说明Playwright MCP让AI直接操作浏览器,实现自然语言驱动的自动化测试、数据采集与办公任务。告别代码编写,一句话完成复杂操作,开启人机协同新时代。
告别小红书自动化中的登录难题!本文手把手教你使用Playwright MCP,通过复用已登录浏览器会话,实现图文发布全程无人值守。无需应对验证码,避免登录态失效,真正实现稳定、高效的自动化操作,助你轻松提升运营效率。
Playwright MCP通过AI与浏览器交互,实现自然语言驱动的自动化测试。它降低门槛、提升效率,助力测试工程师聚焦高价值工作,是探索性测试与快速验证的新利器。
用Dify+Chrome MCP,3分钟打造能“动手”操作网页的AI助手!无需编程,通过自然语言指令实现自动填表、数据抓取、网页点击等自动化任务。本地部署简单,支持搜索、登录、监控等场景,让AI成为你的7×24小时数字员工,高效处理重复性网页工作。
Playwright告别Selenium痛点,以智能等待、强大选择器、网络拦截与多设备模拟四大利器,提升自动化效率与稳定性。本文通过实战代码详解其加速秘籍,助你构建高效、可靠的UI测试方案。
本课程专为想提升效率、探索副业的职场人、创业者及内容创作者设计,零基础可学。4周系统掌握AI生成文案、PPT、图表,自动化运营与多平台分发,打造24小时赚钱智能体,实现降本增效与个人变现双赢。
Cursor Editor基于VS Code内核,深度集成GPT-4等大模型,支持对话式编程。通过Ctrl+K和Ctrl+L快捷键,可快速生成、修改、解释代码,智能调试与重构。适合开发者提升效率,专注核心设计。
本文深入解析AI测试的核心技能与学习路径,涵盖业务理解、模型指标计算与性能测试三大阶段,助力掌握分类、推荐系统、计算机视觉等多场景测试方法,提升AI产品质量保障能力。
本文介绍了如何通过Dify和Chrome MCP在3分钟内打造一个能操作浏览器的AI助手。结合Dify的LLM能力与Chrome MCP的浏览器控制功能,用户可用自然语言指令让AI自动填写表单、抓取数据、点击按钮,实现网页自动化操作。无需复杂编程,适合本地部署,可应用于数据监控、内容抓取等多种场景。
n8n是一款开源、可视化的工作流自动化工具,测试工程师可通过拖拽节点快速构建API测试流程,实现测试编排、数据管理、自动化监控与告警等功能,提升测试效率与覆盖率。
本文详细介绍了如何从零开始搭建Qwen-Agent智能体,涵盖环境配置、模型部署、RAG应用、工具调用、多Agent协作等内容,帮助开发者快速入门并构建自己的AI智能体。
AI智能体是一种能感知环境、自主决策并执行任务的人工智能系统。它不仅能生成回应,还可通过工具使用、计划制定和记忆管理完成复杂工作,如自动化测试、脚本编写、缺陷分析等。核心包括大语言模型(LLM)、任务规划、工具调用和记忆系统。通过实践可逐步构建高效智能体,提升软件测试效率与质量。
在测试过程中,用例分散、步骤模糊、回归测试效率低等问题常困扰团队。霍格沃兹测试开发学社推出的AI测试平台,打通“用例编写—集中管理—智能执行”全流程,提升测试效率与覆盖率。平台支持标准化用例编写、统一管理操作及智能执行,助力测试团队高效协作,释放更多精力优化测试策略。目前平台已开放内测,欢迎试用体验!
在AI技术快速发展的当下,如何安全高效地将AI能力融入企业内部流程成为关键。Dify作为开源LLM应用开发平台,支持私有化部署,保障数据安全与模型隐私,助力企业快速搭建智能工作流。本文详解Dify部署步骤,并以智能IT工单分类为例,展示如何构建高效AI应用,适用于金融、政务、医疗等多领域,助力企业智能化转型。
本文介绍了五款主流大语言模型部署工具,帮助用户根据需求选择合适的方案。包括适合个人使用的 Ollama 和 LM Studio、优化低配设备运行的 llama.cpp、企业级部署的 vLLM,以及 Hugging Face 推出的 TGI 框架,覆盖从本地体验到高性能服务的多种场景。
Browser Use是一款创新浏览器自动化框架,结合LLM智能与自动化技术,能理解自然语言指令,自主操作浏览器完成任务,如数据抓取、表单填写、自动化测试等。具备智能决策、自适应处理、自然语言交互和自我修正能力,简化复杂任务,提升效率。
霍格沃兹测试开发学社推出AI智能测试用例生成功能,结合需求文档一键生成高质量测试用例,大幅提升效率,减少重复劳动。支持自定义提示词、多文档分析与批量管理,助力测试人员高效完成测试设计,释放更多时间投入核心分析工作。平台已开放内测,欢迎体验!
Coze平台的智能体(Agent)是由大语言模型驱动,具备身份、知识、技能和交互能力的AI实体。它通过插件、知识库和工作流扩展功能,适用于客户服务、数据查询、测试辅助等多种场景。智能体支持单Agent自主对话或结构化流程执行,也可多Agent协作处理复杂任务。创建时需选择合适模型并配置参数,通过系统提示词定义角色、技能与限制,并结合知识库、插件和工作流提升专业性与实用性,最终实现高效自然的人机交互。
霍格沃兹测试开发学社推出AI智能体测试平台,全新「需求文档管理」功能助力高效测试准备。集中管理需求文档,支持多种上传方式,智能生成测试用例,提升测试效率与准确性,助力迈向智能化测试新时代。
本文介绍了LightRAG——一种融合知识图谱与RAG技术的轻量级框架,通过三重检索机制(向量、关键词与图检索)提升问答系统的准确性与全面性,并提供快速构建、可视化、性能优化及多领域应用方案。
本教程介绍如何结合Playwright与PyTest进行Web自动化测试,涵盖环境搭建、测试编写、配置管理、Fixtures使用及高级技巧,助你高效构建稳定、可维护的测试方案。
在AI技术迅猛发展的当下,Coze与Dify作为两大热门开源AI开发平台,各具特色。本文从架构设计、技术栈、功能对比、部署运维等多个维度深入解析两者差异,助你根据团队需求和技术背景做出最优选型决策,提升开发效率与应用性能。
LightRAG是一款创新的知识图谱增强检索框架,结合向量检索与知识图谱,提升检索准确性与可解释性。支持多模态数据,提供轻量高效、易集成、可解释的RAG解决方案。
本文介绍如何利用Dify平台的文本生成与批量运行功能,快速高效地生成大量SEO文章,适用于内容营销、电商运营等场景。通过CSV模板填充、批量任务调度和结果导出优化,5分钟即可生成100篇高质量文章,大幅提升工作效率。
人工智能正从工具时代迈向智能体时代,AI Agent作为核心载体,具备感知、决策与行动能力,能自主完成复杂任务。本文详解其工作原理与架构,探讨未来发展与挑战。
Playwright 提供强大的网络请求拦截与 Mock 能力,支持修改请求参数、模拟 API 响应、构造异常场景、加速测试执行,提升测试效率与可靠性。
在高频迭代时代,全量回归测试成本高、效率低,常导致关键 bug 漏测。精准化测试通过代码变更影响分析,智能筛选高价值用例,显著提升测试效率与缺陷捕获率,实现降本增效。已被阿里、京东、腾讯等大厂成功落地,成为质量保障的新趋势。
本教程为 MCP(Model Context Protocol)开发实战第二阶段,带你从零封装第三方 API 为 AI 模型可用工具。通过高德地图地理编码与 arXiv 论文检索两个实例,涵盖项目搭建、工具声明、资源定义、错误处理等核心内容,助你快速上手 MCP 开发并集成至 Claude 使用。
本指南详解2025年如何打通Claude、Cursor及自定义客户端,构建企业级AI智能体系统。涵盖MCP双向通信架构、主流客户端连接配置、智能体系统实战、安全认证、性能优化及部署方案,助你掌握下一代AI应用核心技术。
AI智能体的记忆能力是构建高质量对话与个性化服务的核心。本文解析8种常用记忆策略,包括全量记忆、滑动窗口、相关性过滤、摘要压缩、向量数据库、知识图谱、分层记忆及类OS内存管理,结合代码示例说明其原理与适用场景,助力开发者根据业务需求选择合适方案,实现高效、可扩展的AI系统。
MCP 协议统一 AI 工具调用标准,解决碎片化、高耦合与上下文丢失问题,采用 Client/Server 架构,支持上下文传递与 SSE 流式响应,提升工具调用效率与灵活性。
智谱 AI 推出新一代视觉推理模型 GLM-4.5V,具备多模态融合推理、长上下文记忆与精准定位能力,在 42 个多模态榜单中斩获 41 项 SOTA。模型参数达 106B,支持图像、文本、视频输入,广泛应用于图像理解、视频分析、GUI 操作、文档解析等场景。同步开源桌面助手,助力开发者高效实现自动化任务。GLM-4.5V 以强大性能,引领国产 AI 走向全球前沿。
简介:本文深入解析Playwright元素定位技术,涵盖八大核心策略、动态元素处理、调试技巧及企业级最佳实践,助你提升自动化测试脚本稳定性,告别传统定位痛点。
2025最新实战指南,教你10分钟搭建支持Python与Node.js的跨平台MCP开发环境。涵盖环境配置、核心工具安装、双生态联动测试及常见问题解决方案,助你快速上手MCP开发。
本内容深入解析主流测试框架Playwright、Selenium与Cypress的核心架构与适用场景,对比其在SPA测试、CI/CD、跨浏览器兼容性等方面的表现。同时探讨Playwright在AI增强测试、录制回放、企业部署等领域的实战优势,以及Selenium在老旧系统和IE兼容性中的坚守场景。结合六大典型场景,提供技术选型决策指南,并展望AI赋能下的未来测试体系。
Dify 是一个融合 BaaS 与 LLMOps 的开源平台,通过可视化编排、预置组件与企业级引擎,帮助企业快速、安全、低成本地构建 AI 应用。无论是客服机器人还是复杂业务流程,Dify 都能将开发周期从数周缩短至分钟级,推动低代码 AI 开发进入实用阶段。
本文介绍了大模型性能测试的核心价值与方法,涵盖流式响应机制、PD分离架构、五大关键指标(如首Token延迟、吐字率等),并通过实战演示如何使用Locust进行压力测试。同时探讨了多模态测试的挑战与优化方向,帮助测试工程师成长为AI系统性能的“诊断专家”。
本文系统梳理AI领域50个核心术语,涵盖基础概念、技术原理、应用场景与合规风险,帮助读者精准理解AI本质,把握技术演进脉络与产业趋势,提升智能时代认知与决策能力。
2025年AI智能体技术爆发,企业面临如何高效实现AI化的挑战。Coze、Dify、FastGPT作为三大热门平台,各具特色:Dify主打开源与全球化,Coze专注对话式AI,FastGPT深耕企业知识库。本文从技术架构、功能、部署、生态等维度深入对比,帮助企业找到最适配的AI引擎,推动智能化转型。
MCP+LLM+Agent构建企业AI黄金三角架构,破解数据孤岛、工具碎片化与决策滞后难题。LLM负责智能决策,Agent实现自动执行,MCP打通数据与工具,助力企业实现从智能思考到业务闭环的跃迁。
本文深度评测五大主流大模型平台,结合金融、医疗、制造实战案例,解析Open WebUI、Dify、Ragflow、FastGPT与n8n的定位与优势,提供选型决策树与混合架构实例,助你精准匹配业务需求,避开“全能平台”陷阱,实现高效智能化落地。
本文深度解析四大主流大模型部署框架,覆盖个人开发、边缘设备与高并发生产场景。从Ollama、llama.cpp到vLLM与LM Studio,助你精准匹配技术方案,实现高效部署。
简介: 测试工程师老王因UI自动化问题深夜奋战,反映出传统测试工具的局限性。微软开源的Playwright凭借智能等待、跨域操作、移动端模拟与网络拦截等强大功能,正迅速取代Selenium,成为新一代自动化测试标准。其稳定高效的设计显著降低维护成本,助力企业构建高质量测试流程。
Coze是测试工程师的AI引擎,支持私有部署与零代码测试,提升效率并降低成本。覆盖智能用例生成、数字员工值守、缺陷分析、多模态报告与安全测试五大场景,助力测试智能化转型。
测试工程师如何选择编程语言?Java 还是 Python?多位资深专家分享建议:Python 入门简单、开发效率高,适合新手及自动化测试;Java 生态成熟,适合大型项目和平台开发。建议结合公司技术栈、个人基础及发展方向选择。长远来看,两者兼通更佳,同时关注 Go 等新兴语言。快速学习与实践才是关键。
Model Context Protocol(MCP)正成为AI智能体连接外部工具的主流标准。本文详解两种搭建方案,助你构建专属AI工具扩展引擎,实现工具调用的标准化与高效集成。
MCP(Model Context Protocol)是由Anthropic提出的开放协议,旨在标准化大语言模型(LLM)与外部工具、数据源的交互方式。通过客户端-服务器架构与JSON-RPC通信,实现工具的动态发现、安全调用与灵活扩展,提升LLM的实用性与集成效率。
Pytest 与 Playwright 集成可提升自动化测试效率,支持参数化测试、多浏览器并行执行及统一报告生成。通过数据驱动、Fixture 管理和并行优化,显著增强测试覆盖率与执行速度,适用于复杂 Web 应用测试场景。
Playwright 的 Trace Viewer 提供录屏级追踪,还原测试全过程,帮助定位偶发故障。结合 AI 实现自动修复,大幅提升调试效率,成为自动化测试利器。
本文对比了企业AI应用构建中的两大开源工具——Open WebUI与Dify,在技术架构、核心能力及适用场景方面的差异。Open WebUI适合轻量级对话场景,侧重本地部署与基础功能;而Dify则聚焦复杂业务流程,提供可视化工作流编排与端到端RAG支持。文章结合典型用例与落地建议,助力企业合理选型并实现高效AI集成。