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摘要：云原生环境下，Kubernetes的自愈机制面临复杂场景挑战。传统规则驱动方式在故障预测和根因分析方面存在局限，而AI技术正带来革新：通过智能故障检测（如NodeProblemDetector强化）、AI决策引擎和闭环验证系统（如k8sGPT）提升自愈能力。测试实践需构建AI测试矩阵，结合ChaosMesh等工具验证MTTR等指标，并关注Spot节点回收等典型场景。未来将向多模态学习、强化学
本文介绍三款VSCode插件优化软件测试调试流程：TONGYILingma提供AI智能错误诊断与修复，降低40%排查成本；RemoteDevelopment支持远程环境调试，提升50%跨平台测试效率；CodeRunner实现即时代码执行验证，加速60%单元测试。这三款插件形成"调试加速三角"，组合使用可显著提升测试效率，尤其适用于自动化脚本维护、云服务测试和TDD开发场景，帮助
摘要：汽车电子实时性验证面临嵌入式AI引入的新挑战，需在有限资源下确保毫秒级响应。采用分层测试方法，包括单元级时序优化、HIL集成测试和SOTIF场景验证。工具链通过确定性代码生成和运行时监控保障性能，某L3案例通过模型量化将延迟降至28ms。未来需应对对抗攻击、多核异构等挑战，数字孪生技术将提升验证效率。（149字）
摘要：南京农业大学团队将YOLOv5模型应用于猪舍监测系统，面临环境适配、实时性及异常场景等测试挑战。通过对抗生成网络优化训练数据，边缘设备加速处理至80ms/帧，并引入LSTM网络使产仔预警误差降至1.02小时。测试中重构农业AI特殊法则，建立生物学校验规则，采用三连触发机制降低误报率。系统引发技术伦理争议，最终设计双通道存储架构平衡数据主权，并增设"自主应对模式"保持最小干
VerseAI事件非终点，而是测试革命的起点。当算法摘得文学桂冠，测试从业者必须成为“AI缪斯的守门人”——用严谨的用例衡量浪漫，用精准的指标驯服混沌。未来属于那些既能调试二进制，亦懂品读十四行诗的测试工程师。
摘要 高原环境（如青藏高原）的低氧、低温、强风等极端条件对无人机飞行控制算法提出严峻挑战，需通过专业化测试验证其鲁棒性。测试框架包含全数字仿真、硬件在环（HIL）和实飞测试，重点验证稀薄空气下的动力补偿、传感器抗干扰及紧急返航逻辑。行业实践表明，结合数字孪生与多传感器融合测试可显著提升算法可靠性，未来需强化AI驱动的异常检测和自动化测试工具应用，以应对高原复杂场景的零失效需求。
摘要：软件测试领域正经历AI驱动的变革。传统工具Jira虽仍是行业基石，但存在手动依赖度高、数据分析薄弱等局限。新兴AI测试平台（如TestAI、DeepTest）利用机器学习实现智能测试生成、实时缺陷预测等功能，将测试效率提升50%-70%。对比显示，AI平台在缺陷检测、可扩展性等方面优势明显，但面临学习曲线高、幻觉风险等挑战。建议采取渐进式采用策略，结合Jira的任务管理与AI执行层。未来趋势
本次回顾聚焦Jira Service Management与AI（Rovo）的核心优势、实战应用与数据安全保障，手把手教您如何将服务台从“被动响应”升级为“智能效率中枢”。
Tiklab旗下的kanass（项目管理工具）、sward（知识库管理工具）可以有效互相集成，本文将详细介绍如何在Kanass中集成sward文档。
Jira私有化部署的终止，确实对不少企业带来了挑战。但幸运的是，市场上已有多款成熟的替代方案，无论你偏好国产部署型工具，还是寻求云原生敏捷平台，都能找到合适的解决方案。本文分享的产品各具特色，正确选型的关键在于明确自身团队的需求：是否必须私有部署？是否强调敏捷实践？是否依赖生态整合？选对工具，不仅能平滑过渡，还可能带来协作效率的提升。常见问题解答 (FAQ)1. Jira Server停售后，我还
摘要：本文介绍了在Playwright自动化测试中高效处理登录和验证码的四种策略：1）复用已保存的Cookie/LocalStorage状态，2）通过API获取Token直接认证，3）在测试环境禁用验证码，4）使用第三方测试账号。这些方法均遵循"绕过而非破解"的原则，旨在将测试资源集中在核心功能验证上。文章详细说明了每种策略的实现步骤和适用场景，推荐优先使用保存登录状态的方式，
摘要：本文提出一种基于Jira与DeepSeek的智能协作方案，旨在解决敏捷开发中需求拆解和任务分配的核心痛点。通过DeepSeek的自然语言处理能力实现自动化的需求解析与任务拆解，结合历史数据和机器学习算法进行智能任务分配，显著提升需求管理效率。该系统可减少50%-70%的人工拆解时间，优化资源匹配精度，并通过负载均衡和技能发展促进提升团队整体效能。文章详细阐述了技术架构、实现路径及评估指标，同
选择管理软件时要结合团队规模、业务特性和成长需求。5人以下的初创团队可以优先考虑Trello或Asana这类轻量工具，它们的学习曲线平缓，能快速搭建任务流。当业务涉及复杂项目节点时，禅道的甘特图和燃尽图会更实用。注意检查免费版的隐藏限制：比如Zoho Projects免费版仅支持2个用户，ClickUp基础版则限制了100MB的单文件上传。建议先用两周时间实测2-3款工具，重点观察这些场景：销售团
最近需要统计公司项目的jira项并需要将统计内容更新到confluence上，故利用jira-python及selenium编写相应的自动化脚本，避免重复性工作。1 from selenium import webdriver2 from selenium.webdriver.common.by import By3 from jira.client impo...
对于企业级IT决策者而言，项目管理软件的选型从来不是“功能罗列”的比拼，而是一场围绕的战略决策。在公有云SaaS（如Jira、飞书）、传统本地部署（如禅道）与新兴低代码平台（如简道云）并存的今天，如何穿透营销话术，找到真正匹配组织需求的工具？作为长期追踪项目管理赛道的分析师，我们联合第三方测试机构（覆盖金融、制造、政企等8大行业客户），基于，提炼出4大核心评估维度，并筛选出10款典型产品展
Codes 是国内首款重新定义 SaaS 模式的开源项目管理平台，支持云端认证、本地部署、全部功能开放，并且对 30 人以下团队免费。它通过创新的方式简化研发协同工作，使敏捷开发更易于实施。并提供低成本的敏捷开发解决方案，如事件驱动实现的 “事找人”、自动生成工周报，多事项闭环迭代，日报与工时填报融合、同步在线离线测试用例、流程化管理缺陷、低代码接口自动化测试和 CI/CD，以及基于迭代的研发管理
本文将深入探讨微服务维度下的商城系统，以及其带来的优势和未来发展趋势。未来，随着技术的不断进步和商业模式的不断演进，相信微服务维度的商城系统将成为电子商务的重要发展趋势，并为商家和消费者带来更好的购物体验和服务。2. **易于维护和更新**：每个维度的微服务都是独立的，开发团队可以独立开发、测试和部署，减少了系统整体的维护成本，同时也更容易进行版本更新和迭代。4. **个性化定制**：通过微服务维
本规范用于描述日常研发流程中关于GitLab上代码分支使用的规则，大家共同严格遵守规范，避免出现分支管理混乱现象，保证日常的发版上线工作顺利进行。Workspace：工作区，平时我们写代码的地方。Index：暂存区，写完代码后让它变成的待提交的状态。Repository：本地仓库，提交暂存区的代码到这里，记录进入代码本地管理。Remote：远程仓库，将本地仓库的修改的代码提交到远程，可以供远程协作
开源插件Jext基于JIRA扩展定制，发展成为一个低代码配置化的泛信息化系统开发平台。完善细化项目管理落地实施软件工程快速高效连接人财物管理总结分享Jext开源项目的部署使用，然后进一步讲解扩展定制的方法，并演示开发环境的搭建和使用。开源项目：https://github.com/rickding/jext.git在线课程：https://edu.csdn.net/course...
摘要：随着AI驱动的自主测试代理（ATAs）在软件测试中的广泛应用，其授权模型引发的安全与伦理争议日益凸显。本文从测试从业者视角，分析了ATAs权限管理中的核心矛盾：过度授权可能导致安全漏洞，而权限不足则限制测试效能。通过案例研究揭示了权限滥用、责任归属等风险，并提出了分层授权、沙盒隔离等技术方案，以及DevSecOps整合等流程优化建议。文章强调需在效率与安全间取得平衡，倡导建立动态授权机制和行
【研讨会回顾】深度解析Atlassian Cloud与Rovo AI如何实现从需求到部署的智能闭环。内容扎实，演示清晰，尤其适合正在规划Atlassian工具链升级或云迁移的技术团队。
使用Cursor分析Jira数据实战指南（MCP配置版）
《AI驱动的测试新时代：基于HuggingFace的TestLLaMA实践指南》摘要：2025年软件测试迎来AI革命，HuggingFace成为测试工程师获取专用模型的核心平台。本文重点介绍专为测试优化的TestLLaMA模型，详细讲解从平台搜索、模型下载到实际应用的完整流程。该模型可自动生成测试用例、检测代码漏洞，实测提升测试效率50%以上。文章包含真实行业案例（如FinTech公司应用效果）及
摘要： 随着AI深度集成到软件测试（如用例生成、缺陷预测），透明标注成为确保报告可信度与合规性的关键。本规范提出标准化标注体系，明确三类AI贡献（生成/辅助/执行）的标注格式与位置，如使用[AI-Generated]前缀，并分风险等级实施（基础级至审计级）。通过工具集成、团队培训和动态监控，可提升报告可追溯性。案例显示，标注规范使审计通过率提升40%，未来可结合区块链实现自动化标注。规范适用于测试
测试周报自动化转型势在必行。传统人工整理Jira缺陷、Git提交和CI/CD日志的方式效率低下且易错。AIGC通过NLP和数据挖掘技术，能自动关联分析测试数据，生成结构清晰、重点突出的智能报告。核心在于构建自动化数据管道，整合Jira、Git和CI系统，并提炼关键指标如测试通过率、缺陷密度等。AIGC模型可将结构化数据转化为专业报告，包含本周概要、核心指标、风险分析和下周建议，提升报告可读性和行动
全球科技公司（Global Technology Company）这家全球技术公司专门为全球企业和消费者提供地图和导航技术，并将其产品套件扩展为混合软件/硬件模型，提供云服务。一位管理站点可靠性工程团队的高级项目经理解释说：“减少对个人导航设备的关注，更多地关注基于云服务的构建，这为我们打开了通往以往从未想过的产品机会的大门。”面临的挑战但全面的数字化转型是复杂的，该公司需要确保其工程团队能够立即
Atlassian 认证体系迎来重大升级：1）全面淘汰 Data Center 认证，转向云端认证；2）新增免费开卷的 Atlassian Certificates 类别，涵盖 Rovo 和 Forge 基础认证；3）引入Teamwork Collection Specialist 等专项称号，需组合 4 个相关认证获取。建议学习者从免费认证入门，逐步考取助理级和专业级认证，最终冲刺专项称号。认证
引言微软开启新战略--移动为先,云为先.作为开发者,首先感受到的变化就是VS2015预览版增加了对各种跨平台框架的支持,极大方便了我们的开发.其中号称原生性能的Xamarin要收费,挺贵的,一般人还真玩不起来.话说什么时候微软把Xamarin收购然后直接免费,那简直画面太美了.不过可能性极小就是了,毕竟Win10才是微软的宝贝.还好,我们还有Cordova可以玩的,只要你懂...
JIRA 是澳大利亚 Atlassian 公司开发的一款优秀的问题跟踪管理软件工具，可以对各种类型的问题进行跟踪管理，包括缺陷、任务、需求、改进等。JIRA采用J2EE技术，能够跨平台部署。它正被广泛的开源软件组织，以及全球著名的公司使用。JIRA作为一个专业的问题跟踪系统可以帮助您把缺陷管理起来，让跟踪和管理在项目中发现的问题变得简单，而且充分利用JIRA的灵活配置和扩展特性，可以将JIRA作为
Atlassian Jira是企业广泛使用的项目与事务跟踪工具，被广泛应用于缺陷跟踪、客户服务、需求收集、流程审批、任务跟踪、项目跟踪和敏捷管理等工作领域。
另一方面，在许多存量系统和极端注重性能与可预测性的场景中，C语言的经验积累和成熟生态仍是其坚实的护城河。然而，C语言缺乏原生面向对象、自动内存管理等现代语法特性，也使得它在开发大型、复杂的应用软件时，相比于C++、Rust等语言，在项目管理和团队协作上面临更多挑战。操作系统内核（如Linux、Windows）、嵌入式系统（如微控制器、物联网设备）、编译器、数据库引擎等对性能和资源有严苛要求的领域，
测试管理工具集成助力高效协作：TestRail与JIRA的深度整合指南。本文详细解析两大工具集成的核心价值，包括提升协作效率30%、优化测试可追溯性及自动化报告支持。提供分步实施指南：环境配置、项目映射、工作流自动化设置。针对数据不一致、团队适应等挑战给出解决方案，建议采用审计日志、专题培训等措施。展望未来趋势，指出云原生环境下集成需支持分布式测试，AI预测将增强智能分析能力。通过系统化实施，测试
需求阶段：AI成为你的分析助理，精准识别风险。设计阶段：AI成为你的用例生成器，全面覆盖场景。执行阶段：AI成为你的万能助手，随叫随到。报告阶段：AI成为你的报告专家，清晰规范。最终效果：测试工程师的角色得以升华，从重复劳动的“执行者”转变为流程设计、风险把控和深度测试的“策略家”和“分析师”。整个测试流程的效率和准确性得到质的飞跃。从创建一个简单的“测试数据生成器”工作流开始，逐步体验AI为测试
首先，我们需要定义智能体的状态结构。使用 Langchain v1.0 的 TypedDict 和状态合并机制，我们可以清晰地管理智能体在处理任务过程中的状态变化。"""智能体状态定义messages: 对话历史记录user_query: 用户原始查询jira_issue_key: Jira 任务键retrieved_docs: 从 RAG 检索到的文档current_step: 当前执行步骤mc
最近在debug hive的一个bug,之前都是使用打印日志来跟踪源码，这种方式效率比较低（每次更改了源码都要重新编译并替换线上的jar包）,java的应用可以支持remote debug的，hive也不例外，主要是通过hive --debug来实现.在运行hive --debug时遇到如下问题：ERROR:CannotloadthisJVMTIagentt...
http://celebrity.group.iteye.com/group/wiki/294-atlassian-founder-mike[url][/url]-cannon-brookes[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/592961/a0cd9b32-43e3-3b3e-8d33-97f8465a6a0b.jpg[/img]...
本文介绍了Playwright与MCP协议结合实现AI驱动的UI自动化测试方案。Playwright作为现代化Web自动化框架，具有跨浏览器支持、智能等待等优势；MCP协议则让AI模型能安全访问外部工具。二者结合创造自然语言驱动的测试新范式，大幅降低技术门槛。文章详细讲解了环境搭建、核心功能、测试流程实现及快照生成原理，并提供了实践技巧和常见问题解决方案。这种AI驱动的测试方法能显著提升效率，适用
摘要：测试智能体与Jira集成可构建自动化质量保障体系，实现问题识别、测试执行和结果反馈的闭环管理。文章介绍了四种集成方法：1）基础API集成实现测试结果自动上报；2）智能体驱动实现从工单解析到测试执行的自动化；3）工作流编排构建多智能体协同系统；4）全链路自动化嵌入CI/CD流程。每种方法都提供了适用场景和技术实现方案，团队可根据技术成熟度选择合适的集成路径。
本文由 网易云 发布。这篇博文主要的内容不是分析说明kudu的性能指标情况，而是分析为什么kudu的scan性能会这么龊！当初对外宣传可是加了各种 逆天黑科技的呀：列独立存储、bloom filter、压缩、原地修改、b+tree、mvcc ... ...这里先贴个kudu和parquet小部分的TPCDS测试结果对比图吧：没有对比就没有伤害，有了对比就有了乐趣。纵坐...
原文：towardsdatascience.com/classify-jira-tickets-with-genai-on-amazon-bedrock-69450d4d8b21?
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