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如果以上场景你中了三条以上,那么今天这款 skill,你一定要了解——api-test-executor,一款专为接口自动化测试执行设计的 Agent Skil...
说实话,最开始出现「Skill」这个词的时候,我心里其实挺抵触的。那会儿刚把提示词玩明白,结果群里又开始刷「Agent Skill」「Claude Code 技...
那会儿刚把提示词玩明白,结果群里又开始刷 "Agent Skill"、"Claude Code 技能包"、"SKILL.md"——一个比一个玄乎。
两年前,问一个程序员最想去哪儿,回答基本是清一色的"BAT"、"字节"、"拼多多"。如今再聊求职,所有人最先考虑的不再是平台名头,而是卷不卷、能不能正常下班、薪...
我一般不直接回答。因为"行不行"是个主观判断,而眼下大家真正想问的,其实是另一个问题:那些曾经被视为"金饭碗"的大厂岗位,怎么就突然不香了?
让它帮我整理文件、写代码、查资料、做总结,凡是能交给它的我绝不动手。我自己一个很深的感受是,Agent 这种东西,你用得越深,越离不开它。
在 AI 全面赋能测试的今天,测试工程师的竞争力,早已不再是"会用多少工具",而是"能否合理运用AI赋能提效到自己的工作中"。
在接口自动化测试的全流程中,脚本开发曾是最耗时、最考验技术功底的环节。人工编写脚本不仅要至少掌握一门编程语言,而且还要面对版本迭代快、用例量大的压力,还极易出现...
分享AI赋能软件测试开发技术干货
在上一篇中,我们介绍了 api-schema-parser —— 它是接口自动化测试的"入口技能",它能将各种格式的接口文档统一解析为标准化的 api_defi...
但传统开发模式下,需要人工梳理接口文档、请求参数、入参出参规则、异常参数、业务关联关系,构造测试数据、编写脚本、后续维护迭代,过程繁琐且重复性极强,每一步都是体...
这篇复盘确实写得很深——“产品最大的浪费不是偷懒,是全力以赴地做错事”这句话送给所有在做产品的从业者,都值得裱起来。
做软件测试的朋友都清楚,测试用例设计有多么重要。它直接决定了测试覆盖是否全面,也直接影响了后续整体测试流程的质量。
前两天刷知乎的时候,看到一个很有意思的帖子,标题叫:《面试官问:你用 AI 编程半年了,那怎么保证 Claude Code 写出来的代码是对的?》
从本篇教程开始,我们将沿着软件测试全流程,逐环节、逐步骤深度拆解,系统学习如何借助 AI + Agent Skill,为测试工作的每个核心节点赋能提效。
在前面的教程中,我们已经学习了Coze 平台的核心功能的使用,具体大家 可以查阅《零代码AI 智能体开发平台:Coze》目录下: