Codex新手保姆级教程：新手从安装到跑通第一个项目！
近期，Codex 在 AI 圈热度一路飙升，几乎刷屏。打开某号、某音、某站等平台随处可见相关讨论，到处都在聊 Codex，俨然成为 AI 圈的「现象级工具」。但我相信更多的朋友和我之前一样，第一次听
阅读全文做一款企业真正敢用的 AI 测试应用，到底有多难、难在哪？99% 的人都想简单了！（附详细落地拆解）
这两年，AI 测试 无疑是软件研发领域最炙手可热的赛道之一。无论是中小研发团队，还是大型企业的技术部门，在AI大模型快速普及的浪潮下，几乎都有过这样的设想：把需求文档丢给大模型，写一段自以为很精准的
阅读全文基于浏览器请求录制与AI代码生成的E2E接口自动化测试实践
阿里妹导读以阿里云DataWorks为例，介绍如何通过浏览器录制插件捕获真实请求数据，结合AI编程工具自动生成接口封装与测试用例，解决复杂平台产品自动化测试中接口多、参数杂、数据流深的核心难题。（文章
阅读全文Claude Code 9 大神级 Skills，开发效率直接翻倍（安装、使用场景、踩坑经验）
先搞懂核心：Skills vs MCP 到底有啥区别？很多刚接触 Claude Code 的新手，第一步就容易栽在「Skills」和「MCP 服务器」的认知混淆上，对比项SkillsMCP 服务
阅读全文取代测试岗，国内又一新兴岗位在崛起！这才是测试人未来5年最好的就业方向！
这几天，有位粉丝朋友给我留言：大厂5年测试经验，没想到上个月团队解散，项目被连锅端，签字，办手续，一气呵成，当天就得走。本以为，凭借经验能很快找到工作，然而，现如今传统测试岗少之又少，和便宜、好管理的
阅读全文别再瞎搞 AI 了！大厂AI业务落地的五个关键环节！（建议新手直接照搬）
在 AI 技术火热的当下，几乎所有大厂都将 AI 落地视为业务升级的核心抓手，但现实是，绝大多数企业的 AI 落地要么停留在 “试点好看、落地难行” 的阶段，要么投入大量资源却收效甚微。今天我们就来
阅读全文最近AI 进化社・AI 测试版块，更新了多篇AI 赋能测试全流程的实战教程。 说实话，想把AI 测试真正落地、和真实项目深度结合，讲得透彻、新手能听懂、老手能直接复用，背后需要大量打磨、实操验证，也耗费了我非常多时间。 就在刚刚，重磅更新了一篇Agent Skill 赋能测试用例设计的深度实战教程。简单统计了下，单篇教程2.7 万字、数百张实操截图，全是可直接照搬落地的干货。 很多同学会觉得：用 Agent Skill 生成测试用例，网上教程一搜一大把，不是很简单吗？ 随便打开 Claude Code、Cursor、Trae，把需求丢进去，让 AI 开发个 Skill，上传 PRD 一键生成用例就完事了。 但我负责任地说：网上 95% 以上的 Skill 用例教程，都停留在 “搭个看起来能用的Skill Demo ” 层面。看似炫酷，真拿到真实项目落地、用来提效，你会发现完全用不起来。 而我这篇教程之所以篇幅这么长，核心区别就在于： 不只是教你怎么开发 Skill，而是完整搭建一套闭环落地体系： 从需求拆解→用户故事结构化→用例生成→边界 / 高频 BUG 场景补全→用例分级筛选→量化质量评审→人工终审→复盘沉淀，全链路打通。 首先我们要先保证源头需求清晰、方向正确—— 需求模糊，后面所有测试、设计、开发全都是无用功； 再解决AI 用例完整性、逻辑正确性、可执行性； 最后实现用例质量可量化、可校验、可迭代。 整套流程，我配套开发了6 个专属定制 Skill支撑落地。 与其说是一套工具，不如说是一套 「需求分析→测试设计」标准化闭环体系 。 学会这套体系，只要是标准化、重复性高的测试工作，都可以按照这套思路，自定义封装专属 Skill。 AI 测试的下一阶段，早已不是套用通用工具，而是结合自身业务、团队流程，打造自己的专属生产力工具。 当然这里，有一个需要澄清的地方，当下 AI 赋能测试的实现路径非常多，大模型直接对话、提示词工程、MCP 工具调用、Agent 团队、自动化脚本、Hooks 等都可行。 但Agent Skill 是新手入门首选、落地成本最低、复用性最强的方式。 同时我也想提醒大家： 不要把 AI 测试、AI 赋能测试，简单等同于只会用 Agent Skill。 不管是 Skill 还是其他 AI 形态，本质都只是工具和手段。 真正的核心永远是：测试思维、业务理解、质量把控逻辑。 我们的目标，是用 AI 解放重复低效劳动，把更多精力投入到深度业务分析、风险挖掘、质量策略设计，让 AI 成为测试人的得力搭档，而非替代者。
最近AI 进化社・AI 测试版块，更新了多篇AI 赋能测试全流程的实战教程。 说实话，想把AI 测试真正落地、和真实项目深度结合，讲得透彻、新手能听懂、老手能直接复用，背后需要大量打磨、实操验证，也
阅读全文有了AI测试工具，还需要掌握Playwright、Pytest、Selenium这些框架吗？
最近后台收到很多测试同学的提问：“现在AI测试工具这么火，一键生成用例、自动执行、甚至能定位bug，是不是以后就不用学Playwright、Pytest、Selenium这些框架了？”说实话，这个问
阅读全文到底什么是 AI 测试？AI 测试与传统测试的区别？
过去两年，AI已经从"加分项"变成了"必选项"。不只是大厂，二线公司、甚至传统行业的测试团队都在要求："能熟练使用AI工具提效"。更关键的是，面试的玩法也变了。现在的技术面试早就跳出了 “考 AI
阅读全文最近面完 30 个想转 AI 测试的人，我人麻了：80% 都踩了这 4 个坑！
前段时间集中面了一批想转AI测试的同学。说实话，面完我整个人都有点麻了。这真的不是我要求苛刻，而是太多人看似冲着 AI 测试而来，实则连这个领域的门槛都没摸到，还抱着传统测试的老思路硬套，实在让人着
阅读全文2026年做了一个大胆的决定：我要收徒弟了！
如果你已经在测试/开发领域摸爬滚打几年，一定有过这样的困惑：• 报了很多课，学了很多工具/框架/技术，但遇到真实项目问题依然无从下手• 想转型测开/管理/AI测试，却不知道自己的短板到底在哪• 职场遇
阅读全文程序员逼格拉满！ccstatusline：让你的 Claude Code 状态栏直接封神！
说实话，刚开始用 Claude Code 的时候，我对它的终端界面挺满意的——简洁、干净、没有多余的东西。但用了一段时间后，我发现一个问题：项目多了，时间久了，我不知道 Claude 在干什么。它
阅读全文最近，Google DeepMind 研究员、前 Anthropic 成员姚顺宇接受了一次公开访谈。 采访虽然时间比较短，且姚顺宇话不多，但它的回答也反映了如今AI 的现状，很有参考价值，分享给大家。 被问到：程序员会不会被 AI 取代？ 他说，这一天一定会来，但它不会一瞬间，不会一夜之间所有程序员同时失业。这是一个持续很多年的渐变过程，毕竟真实的 AI 普及度其实并没那么高，如果已经熟练使用 Claude Code 和 Codex的人，其实是少部分人。 当然，现在这个过程其实已经开始了，一些公司已经在裁员。 很多岗位并不是彻底消失，而是被少数能够熟练使用 AI 的人接管了。 过去需要十个人完成的工作，现在可能三个人就能完成。 过去需要一个团队协作的项目，现在少数高效率的人就能推进。 另外他还补充到AI 让少部分人变得更强，多数人的处境会变难，大部分失去独特的价值，最终传统软件工程最后可能变成千分之一的人干过去所有人的活，拿现在 100 倍的工资。 目前 AI 影响程度最高的职业是程序员，其次是客服和数据录入岗位，这些高度数字化、文本化的工作最容易被AI参与或自动化。 在问到给程序员的建议时，他说，程序员要勇于接受新事物：和 AI 进行有效的协作！ 但有效协作，不是把任务全扔给 AI、然后接受输出，而是形成一种新的分工： 1、让 AI 做初稿，你来做判断把检索、重复逻辑、模板代码交给 AI，自己专注在架构决策、边界条件和业务理解上。 2、把问题拆清楚与 AI 协作的核心，在于能否把模糊的需求变成清晰的指令。 3、往 AI 够不到的地方走系统设计、跨领域理解、用户洞察、工程判断——这些是 AI 当前较难企及的部分，也是值得深耕的方向。 4、保持学习的节奏 AI 工具迭代很快，主动跟进的人和被动等待的人，差距会越拉越大。 技术的每一次大变化，都会重新划定人的价值边界。 蒸汽机没有消灭工人，互联网没有消灭记者，AI 也不会把程序员这个职业一笔勾销。 很多过去需要人力堆积才能完成的工作，未来会被更少的人、更高效率地完成。 而真正值得警惕的地方在于：这种变化不会提前宣告结束，也不会给出明确分界线，它会在几年时间里，一点点重塑整个行业。 📢 最后插个小宣传：「<a class="normal_text_link mp_article_text_link" data-itemshowtype="0" data-unique-id="mp6dwyfi-ak6n10" target="_blank" href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDUyNzA0Ng==&mid=2247507207&idx=1&sn=faf126f109b5b9a35299756125e5ce70&scene=21#wechat_redirect">AI 进化社」</a>， 目前还有优惠，正在 AI 智能体、AI 测试，覆盖 AI 在测试开发全场景各阶段实战应用落地、 AI 时代职场涨薪必备，早上车，早加薪，非常划算[抱拳]
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阅读全文AI 测试全场景提效：功能 / 性能 / 安全 / 自动化，用 AI 重塑测试工作流！
原文来自于「狂师. AI 进化社」，摘取其中一部分，同步给公号所有读者从这节开始起，我们会正式聚焦AI测试赋能的实战内容。全面进入 AI 测试赋能的实战阶段。前面几篇基础铺垫可能让一些同学等急了——
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说实话，2026年的AI编程工具市场，已经卷到让人眼花缭乱。AI 编程几乎可以说，已进入到了全民生产时代，长上下文、代码工程、Agent 自动化、多模态理解全面成熟。每隔几周就有新模型发布，每家都宣
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最近面试了一位有着五年软件测试经验的候选人。简历上写着"熟练使用AI赋能自动化测试"，我心想这应该有料，就问了一个很实际的问题："现在公司都在说AI赋能自动化，你平时工作里到底是怎么借助AI落地自动
阅读全文UI自动化+AI 测试工具大全——除Midscene.js外，这些AI 测试工具也值得关注！
在AI驱动的UI自动化领域，Midscene.js凭借轻量化、跨平台、自然语言驱动的优势成为热门选择，但除此之外，还有多款成熟的AI应用、智能体及工具，它们各具特色，覆盖不同场景需求（如移动端专项测试
阅读全文很严重，大家做好准备吧。。。
最近和做测试的朋友聊天，发现大家都挺焦虑的。从ChatGPT横空出世引爆行业，到豆包、千问等国产模型相继上线、DeepSeek系列爆火出圈，再到最近DeepSeek V4重磅发布将Agent能力推向新
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不知道大家跟豆包、DeepSeek、ChatGPT这些AI对话的时候，有没有注意到——AI返回给你的内容，复制到Word、PPT里，前面经常有一堆 #、*、- 这样的符号？很多新手小白看到这些"乱码"
阅读全文你说你会AI测试，那你是怎么实现AI+软件测试的呢？（附带5 层AI 质量管理体系）
前天面试了一个有着五年经验的测试工程师。简历上写得挺漂亮：熟练使用AI生成测试用例，用AI实现自动化测试。我心想，这哥们儿应该有点东西，就抛了一个真实的项目问题过去。没想到，他的回答把我惊呆了。题目是
阅读全文一道面试题刷掉 90% 的人，测试人必懂：AI 生成用例的3 大陷阱（附AI用例审核7大详细指标）
五一节前，我面试了一位自称有六年软件测试工作经验的候选人。聊到当下行业里大火的 AI 自动生成测试用例话题时，我抛出了一个核心问题：“现在很多公司都用 AI 批量生成功能测试用例，需求文档完整的情况下
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你是不是也有这些烦恼？玩 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、TRAE IDE时，由于每个工具都有自己的 Skills 配置目录，技能文件散落在各个目录；比如：~/.c
阅读全文我们怎么"学会用好 AI"？
前段时间 ，OpenAI 的一篇博文让技术圈沉默了几秒。一组数据写在那里：3 个工程师，5 个月，100 万行生产级代码——零行是人手写的。完成同等体量的工作，市面上至少需要 30 人的工程团队，光人
阅读全文服务器为什么大多用 Linux？
最近在知乎看到个问题，“服务器为什么大多用 Linux”，除了开源、好用等原因，回答也代表了各种不同人需求和看法，摘取一些分享给大家，也欢迎留言讨论。1来自知乎好友“熊大你又骗俺”的回答：首先在20年
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4 月 23 号，小米正式发布了 MiMo-V2.5 系列大模型，旗舰版 MiMo-V2.5-Pro 是个万亿参数的 MoE 架构模型，支持 100 万 tokens 超长上下文。 官方主打的卖点是
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在 AI 驱动测试的时代，标准化、可复用、高可靠的测试 Skill 正在成为测试团队的核心生产力。OpenClaw 小龙虾作为今年火爆出圈的 AI Agent 框架，提供了大量开箱即用的测试 Ski
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作为软件测试从业者，你是否也曾陷入这样的困境：手动编写上百条测试用例耗上3小时，脚本维护占去大半工作时间，重复的环境配置、日志处理让人疲于奔命？当AI大模型席卷测试圈，真正能拉开差距的，不再是会不会用
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深圳，中国科创产业的核心高地，互联网与科技巨头林立。2026 年的深圳互联网圈，依旧是腾讯领衔，硬件科技与软件服务深度融合，AI、云计算、金融科技、跨境电商、数字创意等赛道百花齐放。本文按业务规模、行
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部署Jenkins一、jenkins 安装官网： https://jenkins.ioyum 安装 jenkins *jenkins 依赖 java 环境 #注意2.346之后的版本不再支持jdk8卸
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