需求文档写完了，但测试工程师读到的和产品经理写的并不是同一个意思。开发实现了功能，但测试用例是在实现之后才开始设计的。发布前密集地补测试，上线后依然有缺陷逃逸。...

有一个判断，技术圈里几乎没有人会反对：AI 在过去三年里的进步速度，超出了绝大多数人的预期。从 GPT-3 到 GPT-4，从文本生成到多模态理解，每一步看起来...

产品经理洋洋洒洒讲了两个小时，PPT 翻了四十页，会议室里的人状态各异——有人在认真听，有人在处理邮件，有人在等轮到自己说话，有人在心里默默计算这个需求到底做不...

功能验证跑完了，缺陷已经关闭，上线倒计时却逼着你在一小时内交出一份“专业的测试总结报告”。你打开模板，复制粘贴数据，拼凑几段定性评价，最后在“测试结论”那一栏写...

AI 工具正在快速进入测试团队的日常工作，但大多数团队的使用方式，停留在同一个层次：打开对话框，输入问题，获得回答，然后把这个过程重复一百遍。

一个 AI 应用上线之前，几乎所有团队都会做功能测试：输入正常问题，验证回答是否准确；测试边界条件，确认系统不会崩溃。这套测试流程在逻辑上无懈可击，在实践中却留...

与那些“只生成代码”的 AI 助手不同，testers.ai 的核心是 “AI Skills” —— 一种可跨平台复用的专业测试能力单元。正如其官网标语所说：

用 Martin Fowler 的话说："这是在 AI 时代保持代码质量的新型工程实践。"

近年来，‘AI赋能软件测试’已成为行业高频热词。然而，据2023年《中国DevOps与AI测试实践白皮书》统计，超68%的企业仍停留在POC（概念验证）阶段，仅...

2024年，大模型驱动的AI智能体（Agent）已不再是实验室概念——AutoGen构建的金融风控分析助手、LangChain调度的电商售后决策流、字节跳动内部...

在AI工程化落地加速的今天，一个高准确率的模型≠一个可交付的模型。真正决定AI系统成败的，往往不是训练时的炫酷指标，而是上线前那场严谨、多维、贴近业务的模型评估...

在传统软件测试时代，测试工程师的核心价值常被简化为‘用例执行者’或‘缺陷捕手’。而随着大语言模型（LLM）深度融入产品架构——从智能客服、代码补全到AI原生应用...

* **Harness Engineering 本质上是把 DevOps 的思想引入到了 AI 领域**。它承认 LLM 是非确定性的，因此用确定性的传统软...

本文聚焦工程落地：从最简单的 Buffer Memory 到生产级的向量记忆、图记忆，一步步带你把 AI 记忆真正跑起来。所有代码均可直接运行。

很多人看完都在讨论，印度有钱、有工程师，还有苹果组装的成功经验，造芯应该不难？但是事情并非想的这么简单，我得理性泼盆冷水：芯片不是“有钱就能砸出来”的，莫迪的造...

这几天，朋友圈被“裁员”刷屏了。阿里、字节、网易，连一向岁月静好的 B 站也没能幸免。更夸张的是，有的城市、有的业务线是整锅端，直接清零。

关心我的读者朋友肯定发现，我已经断更一个多月了。这期间忙活了很多家务事，因为琐事太多了，所以我就趁碎片时间刷网络小说奖励自己。这几天想着，公众号文章还得继续坚持...

因为整个仓库都是由智能体生成的，所以我们首先优化的是 Codex 的可读性。就像团队会努力提高代码对新入职工程师的可导航性一样，我们的人类工程师也把目标设定为：...

同样是问 AI，你问"帮我写个总结"和"你是一位专业的技术文档工程师，请用 200 字以内，以要点形式总结以下内容，突出技术亮点"，得到的结果天差地别。

他说：高薪软件工程师如果还没有把大量的 AI token 用起来，反而应该感到紧张。