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使用 Playwright MCP Server 为你的 AI Agent 赋予浏览器自动化能力
你是否曾经希望你的 AI 助手不仅能回答问题,还能真正帮你操作网页——自动填写表单、抓取数据、执行重复性任务?现在,通过 Playwright MCP Server,这一切都成为了可能。本文将带你从零
复盘:如何用 Coze+Kimi,搭建一个能自动分析财报的“金融助理”?
在金融投研领域,财报分析是了解企业价值的关键环节,但传统人工分析耗时耗力,一份详细的财报分析往往需要专业人士数小时甚至数天时间。现在,通过 Coze 和 Kimi 的强强联合,我们可以搭建一个自动化财
用 Dify 工作流打造你的 AI 测试智能体,效率提升 500%
在软件开发领域,测试工作一直是保障产品质量的关键环节,但传统的手工测试用例编写方式效率低下且容易遗漏边界场景。每个新功能上线,测试团队都需要手动编写大量测试用例,这个过程不仅耗时耗力,而且极易出错。通
打造智能通知中心:利用 n8n 的 HTTP Request 节点聚合多平台消息
在信息碎片化的时代,我们每天都需要关注多个平台的消息:GitHub 上的代码提交、Jira 中的任务更新、天气预报、行业新闻……不断切换应用、检查更新成了一种低效的负担。本文将带你使用 n8n 的 H
对比评测 Dify vs Coze:谁才是“AI 工作流”的终极答案?
在人工智能技术飞速发展的今天,低代码/无代码 AI 工作流平台正成为企业和开发者快速构建智能应用的首选工具。Dify 和 Coze 作为两款备受关注的开源项目,凭借各自优势吸引了大量用户。本文将从架构
面试官狂问的 27 个 RAG 问题全解析:从基础到架构优化,一次讲透!
最近不少霍格沃兹测试开发学社的学员在面试 AI 岗时反馈,RAG(检索增强生成)成了面试的“常客题”。面试官的问题五花八门,从“为什么内容缺失”到“RAG-Fusion 怎么工作”,甚至还要你分析“R
这门技术太炸了!精通 Coze 工作流,我成了公司里的“稀缺人才”
在如今竞争激烈的职场环境中,找到一个能让自己不可替代的技术技能至关重要。而掌握 Coze 工作流,正是我实现从普通员工到公司"稀缺人才"转变的关键。这篇文章,我将分享如何通过 Coze 工作流实现职业
玩转 n8n 测试自动化:核心节点详解与测试实战指南
掌握节点,掌握自动化测试的核心在 n8n 中,节点(Node)是构建自动化工作流的基础单元。每一个节点都代表一个特定的操作或功能,通过将不同的节点连接起来,我们就能创造出强大的测试自动化流程。本章将深
Playwright为什么老是跑不稳?12个坑踩完我终于懂了!
如果你的 Playwright 测试套件老是慢、莫名失败、生成一堆无用截图,那说明你的测试实践还有提升空间。下面这 12 条,结合实战经验和落地方法,帮你把“周五发版提心吊胆”变成“放心发版”。按风险
阿里面试题思路解析 - 高并发场景下的JVM调优实战
阿里面试:做过 JVM 调优吗?怎么做的?今天我们用一个真实大厂案例,带你完整看一场 JVM 调优实战,同时梳理面试常考点,让你学完既能应用,又能回答面试题。问题爆发春节假期,视频 APP 核心接口响
MCP 打造 AI Agent 的 5 大最佳实践
你是否遇到过这样的场景:流量突然翻了 10 倍、业务系统告急,而你手里的 AI Agent 却只能在单一渠道执行任务?其实,这并不是能力问题,而是架构问题。 通过 MCP 构建智能体,你可以 多渠道、
AIGC 与智能体工作流公开课:解锁企业「降本增效」的终极密码
你是否还在为繁琐重复的工作任务消耗大量精力?你是否好奇顶尖科技公司如何利用 AI 实现数倍的运营效率?面对层出不穷的 AIGC 工具,你是否感到无从下手,无法形成合力?答案,就在「智能体」与「工作流」
从工具到伙伴:一文看懂 AI Agent 与 Agentic AI 的核心差异
一、AI Agent 不等于自主智能前段时间,一位同事展示他做的“自动化测试 Agent”,能生成测试报告、调用压测脚本。 我问:“它会主动判断优先级、调整策略吗?” 他愣了几秒,说:“它会根据我的指
测试同学要求我们产品写用例,然后你们照着测?
“测试同学要求我们产品写用例,然后你们照着测?”当看到产品经理发送的这条消息时,作为测试 Leader,心里五味杂陈:一方面是被误解的无奈——测试的价值不是简单执行用例;另一方面是思考如何用沟通和流程
测试效率卡点如何破?QA 双角色协作模式帮你提升效率和覆盖率
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