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这两年，AI 行业有一个很明显的变化。 大家不再天天问“模型有多强”“参数有多大”“又破了哪个榜”，而是开始反复讨论一件以前不太性感的事： 它到底靠不靠谱？值不值得用？出了问题谁负责？ 有意思的是，这些问题，测试同行一点都不陌生。 最近一段时间，吴恩达、斯坦福、谷歌云几乎在同一时间，抛出了多份报告和 阅读全文
posted @ 2026-02-28 11:00
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作为测试或者运维，想必都有过这样的至暗时刻：系统崩溃，老板在后面盯着，你手里攥着几个GB的日志文件，用grep翻来覆去地查ERROR，结果却被淹没在无尽的上下文里。 那种感觉就像是在一座垃圾山里找一枚针，而且这座垃圾山每分钟还在变大。 传统的日志监控靠正则表达式，靠关键字告警，玩得花一点的团队可能上 阅读全文
posted @ 2026-02-27 11:21
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每次上线前，总担心漏测那几行不起眼的代码改动？别慌，这篇文章将带你搭建一套“AI测试脑细胞”，让它像老司机一样，盯着代码Diff自动给你生成精准的测试用例。 前言：那些年，我们为了“漏测”背过的锅 两年前的一次上线，我至今记忆犹新。当时只是为了修复一个文案拼写错误，顺手重构了工具类里一个私有方法。由 阅读全文
posted @ 2026-02-27 11:20
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最近模型圈出现一条重要消息。 OpenAI 宣布，不再推荐使用 SWE-bench Verified 作为代码能力评估基准。 这一基准曾被视为衡量大模型“真实工程修复能力”的重要指标，如今被官方主动弃用。与此同时，新的 SWE-bench Pro 被建议作为替代方案。 目录 发生了什么？ 问题一：测 阅读全文
posted @ 2026-02-27 11:19
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春节期间，国产大模型迎来密集更新。智谱发布的 GLM-5 参数规模达到 7440 亿，同时在代理编程能力测试中位列全球第一。 如果只把它当成一次“模型升级”，意义其实有限。 真正值得关注的是：当模型开始具备稳定的多步决策与工具调用能力，自动化工程体系会不会发生变化？ 这篇文章从工程与测试视角，拆解 阅读全文
posted @ 2026-02-27 11:18
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在测试工程中，Bug 定位是最消耗脑力也最容易卡进度的环节之一。对于复杂系统，你可能要反复在日志、代码、环境和配置中穿梭，不断猜测原因、验证假设。这个阶段往往既枯燥又费时。 最近，越来越多人尝试用 AI 来辅助 Bug 定位，从最早的提示词辅助思考，到现在工具链级别的自动推理与日志解析，AI 已经从 阅读全文
posted @ 2026-02-27 11:16
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最近在后台，陆续有同学问我，问的几乎都是同一个问题： “浩鲸科技 这家公司，适合作为测试工作的第一站吗？” 说实话，这个问题问得很到位。比起“能不能进”，“适不适合”才是对自己负责的思考方式。 浩鲸科技不是互联网大厂，没有字节腾讯那样的光环，但在企业服务领域深耕多年。今天这篇文章，我从测试工程师的职 阅读全文
posted @ 2026-02-27 11:15
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最近，Anthropic 发布了一份 30 多页的 Skill 创建指南，系统讲解如何为 Claude 构建自定义能力模块。 这不是简单的 API 更新说明，而是一份偏工程体系化的能力设计手册。 当模型厂商开始教开发者“如何设计能力单元”，说明一个趋势正在形成： 大模型能力，正在进入结构化阶段。 目 阅读全文
posted @ 2026-02-26 11:44
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一、2026 届毕业生，正在面对什么现实？ 2025 年的就业环境有一个明显特征：不是岗位突然消失，而是门槛突然“工程化”了。 企业在筛人时，问的越来越少的是： 你学过什么？ 你理不理解这个概念？ 问得越来越多是： 你做过真实项目吗？ 你能搭建自动化框架吗？ 你了解测试平台和流水线吗？ 你会不会用 阅读全文
posted @ 2026-02-26 11:43
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上个月，我被拉进了一个“历史遗留项目攻坚群”。这个项目有多老？老到它的单元测试覆盖率常年趴在21%，每次上线前，测试同学都要靠手工回归点得手指抽筋。组长拍着我的肩膀说：“给你两周，把覆盖率干到60%以上。” 我当时的表情，大概就和看到自己写的代码在线上炸了一样——生无可恋。 硬着头皮写了两天单元测试 阅读全文
posted @ 2026-02-26 11:42
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