登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
这是本系列的第十七篇。理论上说，我们可以用并发编程 API（线程、互斥锁、条件变量、信号量）实现几乎一切实用的并发程序。然而，并发程序“难写”也是出了名的。时至今日，我们还没有一种完美、便捷的技术能帮助我们绝对安全地构建多核软件系统。并发 Bug 那种“若隐若现”、“难以复现”的特性，导致它们经常逃脱测试人员的掌控。本讲内容：我们将直面并发编程中最致命的错误模式——数据竞争、死锁、原子性违反和顺序
问题描述今天闲来无事更新了下PyCharm Community 2020.1，然后启动发现直接报错了（忘记截图了，图源网络）错误原因具体的我也不是很懂，但可能是插件冲突？解决方法参考了这个问题下的回答Pycharm Community: Internal errorThe issue is known https://youtrack.jetbrains.com/issue/IDEA-237012
最近在 Windows 上排查 LetsVPN 的一个现象：明明已经删掉客户端数据库，重新打开程序后却还是会自动回到之前的旧账号，连被封过的账号状态也会一起恢复。这个现象第一眼很像“服务端根据设备指纹强行认回旧号”，但这次实际结合 ProcMon 日志、本地 SQLite 文件和注册表状态一起看，结论更接近下面这句话：LetsVPN 的旧账号恢复，至少在当前版本里，不是单靠服务端完成的，而是强依赖
在环境变量里禁用Cython即可：PYDEVD_USE_CYTHON=NO。在这里点了安装Cython导致的，具体原因未知。
摘要： 本文揭示了HarmonyOS 7.0.0.23开发者预览版（x86_64）在开启开发者模式后，通过特定时序操作实现多用户账户并行的技术方法。研究发现，在账户切换的过渡窗口期（3-7秒）快速输入原账户密码，再正常登录目标账户，可绕过系统限制使两账户同时显示“已登录”。该问题源于账户管理服务缺乏并发锁机制，导致UI状态异常（复现率70%-80%），但底层数据隔离仍有效，不构成安全漏洞。此方法适
我们无法再用穷举的思维去覆盖一个无限生成的场景空间，无法再依赖固定的UI定位符去捕捉一个动态渲染的界面，更无法仅凭预设的断言去评判一个基于概率做出的决策是否真正“正确”。当大语言模型开始自主编写代码，当智能体能够理解模糊指令并拆解执行，当系统不再仅仅是执行“if-else”的工具，而是具备了认知、决策甚至创造的能力，一个全新的纪元悄然降临——“AI定义一切”的时代。我们曾经守护的“确定性”正在被A
摘要：开源AI模型正颠覆测试行业格局。2025年DeepSeek等开源模型以557万美元低成本实现接近GPT-4性能，引发行业地震。开源带来三大变革：1)成本优势使AI测试平民化；2)支持本地部署解决数据合规问题；3)允许垂直优化实现领域专属测试能力。但闭源模型在复杂场景和企业级支持上仍具优势。测试工程师需掌握模型微调、人机协同策略等新技能，并参与开源社区共建。这场变革不是替代闭源，而是重构AI测
摘要：随着微服务架构普及，软件测试面临系统复杂性剧增的挑战。传统故障排查依赖人工关联分散数据，效率低下。大模型通过跨模态数据翻译和隐性关联发现能力，实现分钟级根因分析。典型架构采用多智能体协作，集成到CI/CD流程中，结合本地知识库提升准确率。未来趋势将向预见性治理发展，推动测试从缺陷发现转向全生命周期质量守护，重塑测试工程师的核心竞争力。
本文总结了Windows系统环境变量中修改API密钥后必须重启电脑的注意事项。作者在使用SpringAI调用大模型时，遇到因修改百炼API密钥后未重启电脑导致的服务异常问题。虽然已在系统环境变量中更新了API密钥，但应用程序仍继续使用旧密钥，引发500错误。通过实验发现：1）直接修改配置文件中的明文API密钥可以临时解决问题；2）根本解决方法是修改环境变量后必须重启系统。这提醒开发者，在变更系统环
2026年的技术招聘市场，分化是主旋律，变革是新常态。对于软件测试从业者而言，这既是挑战，更是职业价值跃升的契机。AI不是测试的敌人，而是重塑职业价值的杠杆——它将我们从重复劳动中解放，让我们有机会去从事更具创造性、更高价值的质量架构工作。市场正在用真金白银投票：愿意拥抱变化、持续升级技能的人，将获得前所未有的溢价；固守传统模式、拒绝转型的人，则可能被边缘化。选择权，始终在你手中。
等到最后发现原来是 testbench 的事，设计代码已经被改得面目全非，原本验证过的逻辑被破坏了，新的 bug 反而引进来了。按照工程师指定的排查逻辑，让大模型逐步分析，列出可能的问题点，并明确标注哪些结论有依据、哪些是推测、哪些需要补充信息。一个模块的时序改了，综合结果变了，后端约束可能就不再成立。但一旦涉及跨模块调试、时序收敛问题、或者任何"这个信号为什么不对"的问题，在没有完整上下文之前，
摘要：本文针对测试从业者转型机器学习测试岗位的需求，系统梳理了面试准备策略。首先解析了企业对机器学习测试人才的核心要求（基础认知、测试思维、工程能力），然后从机器学习知识（算法原理、数据处理、模型评估）、AI测试思维（与传统测试差异、针对性策略）、工程实践（工具使用、项目展示、问题排查）三个维度提供具体指导，最后给出面试应答技巧与持续学习建议，助力测试人员成功转型AI测试领域。（149字）
《从失业到创业：一位测试工程师的AI转型之路》讲述了一位资深测试工程师在行业寒冬中被裁员后，通过拥抱AI技术实现职业重生的故事。面对AI对传统测试岗位的冲击，主人公从零开始学习AI知识，开发出能高效生成测试用例的AI工具"测智通"。经过团队协作和产品迭代，该工具最终获得市场认可，帮助众多测试从业者提升效率。文章揭示了AI时代职业转型的必要性，强调测试工程师应主动掌握AI技能，将
摘要：本文探讨了将模糊测试应用于大语言模型质量保障的创新实践。研究发现传统测试方法难以应对大模型输出的不确定性，团队通过改造模糊测试框架，构建语义化提示生成引擎和自动化评估系统，在3类基座模型和7款应用中发现了20种新型漏洞。这些漏洞表现为代码执行风险、上下文劫持、越狱攻击变种和资源滥用等模式，揭示了模型在推理和生成环节的系统性脆弱点。研究建议建立分层评估体系、持续演化的测试用例库，并将安全测试嵌
大模型推理引擎vLLM(30)：由一个GLM5 bug，整理MLP中的SwiGLU、算子融合、量化相关问题
基于HarmonyOS的AI旅行打包清单应用开发实践 摘要 本文介绍了基于HarmonyOS平台开发的"AI旅行打包清单"应用的全流程技术实践。该应用通过AI能力，根据用户输入的目的地、天数、季节和活动类型，智能生成结构化的旅行打包清单，解决传统旅行打包中存在的"遗漏焦虑"和"过度打包"问题。 文章采用六阶段方法论（对齐、架构、原子化、审批、自动化执行、评估）详细阐述了开发流程，包括： 需求对齐与
上周帮一个做独立项目的朋友看代码。他用Claude Code + Cursor，三天做了一个完整的React管理后台——能登录，能CRUD，能导出Excel，页面UI还不错。他说：“你帮我看看，准备上线了。我打开项目，npm start跑起来，页面确实能用。然后我打开代码——看了十分钟，告诉他：“这不是个例。Vibe Coding现在最大的问题不是"写不出来"，而是。FT最近有篇报道标题就是"Wh
Scaling Law被曝存在致命bug，给所有从事大模型训练的开发者上了一堂深刻的技术课。如何正确理解和应用Scaling Law？如何避免重蹈OpenAI的覆辙？本文将通过具体的代码示例和实操建议，手把手教你避开Scaling Law的三大陷阱。同时，在模型调优的过程中，企业级大模型聚合平台如**微元算力(weytoken)**通过统一API接入层，为开发者提供了快速测试不同模型scaling
OpenAI的Scaling Law被曝存在致命bug，全球AI行业在"堆参数"路线上白白烧掉了海量算力。这个教训对企业实战意味着什么？如何在多模型并行的环境中避免类似的算力错配？企业级大模型聚合平台的实践中，**微元算力(weytoken)**通过多模型API管理和统一API接入，为企业提供了一条从"虚胖"走向"精瘦"的务实路径。
我是大二生（开学就大三了），前阵子期末周太忙一直没写文章，近日考完试终于能休息会了，在此记录自己的一些思考。
我只好蹲在马桶上，用手机写代码。但手机敲代码简直是噩梦，直到我发现了 Codex App 和微信的“骚操作”组合——把 Codex 集成到微信里，让 AI 帮我写代码，我只需要动动嘴，Bug 就修好了。- 避免暴露敏感信息（如数据库密码）- 遵守微信使用条款，建议用企业微信或测试号## 总结通过将 Codex App 接入微信，我成功实现了“厕所改 Bug”的自由。### 代码示例 1：基础的微信
做行政HR的都懂那种累。两百份简历，每份认真看按三分钟算，就是十个小时，还不算中间走神、上厕所、被电话打断。可你不敢快——漏掉一个合适的，背锅的是你；放进来一个水的，面试官的脸色也是你的。
摘要：作者尝试用多个大模型（包括GLM5.2）解决一个技术难题未果，使用K3模型消耗500多分后获得问题根源分析和解决方案。将K3的建议转发给GLM5.2后，次日测试发现移动端问题被成功解决，达到了与桌面端相同的效果。整个过程体现了模型协作对技术问题排查的价值。
花了三天，753B 的 GLM-5.2 在 64GB 笔记本上终于能加载运行了，速度出奇意料竟然有3 tok/s——但输出全是问号。我把整个排查过程写了下来，从 tokenizer 逆向到 tensor 结构分析，踩过的坑都在里面。如果你懂 llama.cpp 的 MLA 实现，或者也卡在这个问题上，评论区聊聊。
1、模型全覆盖：聚合多款主流代码大模型，适配不同难度、不同场景的开发需求，告别单一模型的能力局限；2、使用零门槛：国内直连稳定使用，无需客户端、无需环境配置、无繁琐操作，网页端一键即用；3、功能更全面：覆盖代码生成、纠错调试、重构优化、算法开发、项目架构设计等全场景功能，一站式替代多款工具；4、适配性更强：贴合国内开发者使用习惯，界面简洁、响应迅速，无冗余广告，专注开发本身；5、性价比更高：核心功
本文以"AI学习笔记结构化"应用为案例，详细阐述了基于HarmonyOS和ArkTS的AI应用开发全流程。文章分为六大阶段：需求对齐、架构设计、任务原子化、审批验证、自动化执行和最终评估。重点介绍了康奈尔笔记法与AI大模型的融合技术实现方案，包括三层架构体系（展示层、业务层和数据层）的设计与实现。作者从技术栈选择、数据结构设计、服务层实现到UI状态管理等维度，分享了在HarmonyOS原生应用开发
AI Agent最大的变化，是它开始从“回答问题”走向“执行任务”。而执行任务意味着：它会影响真实系统。当一个Agent可以：修改文件；操作数据库；调用企业服务；它就必须像生产系统一样被监控。没有可观测性的Agent，就像：没有日志的服务器。没有黑匣子的飞机。出了问题，只能等待事故发生后猜原因。未来AI应用竞争，不只是模型能力竞争，更是工程能力竞争。谁能够让Agent：更聪明；更稳定；更安全；更可
本文详细介绍了基于HarmonyOS开发的AI代码Bug解释应用全流程实践，从需求对齐、架构设计到实现评估。项目采用ArkTS语言和ArkUI框架，遵循MVVM三层架构模式，当前阶段使用Mock数据模拟AI输出进行原型验证。应用核心功能允许用户输入代码片段、错误信息和编程语言类型，AI系统将返回结构化的诊断结果，包括Bug位置、错误类型、原因分析、修复方案和预防建议。文章重点解析了技术选型决策、架
上下文敏感。
经CLion调试，发现当v和u等于-1时程序会终止运行，报段错误。这是因为前面代码将动态物体上的关键点坐标设为（-1，-1），这里直接根据坐标从深度图获取深度会出问题，应该先判断是否为-1，若是就continue不获取深度。更改core文件大小限制为unlimited，运行代码，段错误后可在运行路径下生成core文件。gdb调试core文件。......
安装orbslam3时终端一直报错error: no match for ‘operator/’
日常使用**开发时，反复粘贴项目编码规范、接口约束、架构规则极大降低效率。OpenSpec** 是配套Claude Code的标准化持久提示词工具，无需本地安装，通过**** 一键拉起，支持全局/项目/临时三级配置自动加载，团队可Git共享统一代码规范，彻底告别重复输入约束文本。本文跳过安装流程，聚焦**** 命令、配置分层、工程目录、完整实战案例、排错方案，全部代码可直接复制复用。OpenSpe
claude.md。
OpenSpec是适配 Claude Code CLI的标准化持久提示词工程工具，核心解决重复粘贴编码规范、团队AI代码标准不统一、多项目配置隔离的痛点。工具基于Node.js发布，全局npm一键安装，支持三级配置作用域自动加载、Git团队共享、批量代码重构、会话持久复用。本文完整覆盖安装、配置分层、核心命令、项目规范落地、排错实战，所有代码可直接复制运行。OpenSpec采用npm全局安装，适配
是Anthropic推出的终端编程助手，Skills是其扩展能力核心模块，不用复杂插件框架即可拓展文件读写、Git、接口调用、脚本执行能力。本文从零拆解Skills全流程，附带命令、可运行代码、Mermaid流程图，新手也能直接上手。把你想要的提示+你想要做的行为写在一个md文件里，实现一个功能，类似于一个技能包，直接可以调用。Skills是原生内置的轻量化能力扩展系统，基于**
bug
——bug
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
openEuler 社区
深开鸿 技术专区
HarmonyOS开发者社区
亚马逊云科技技术品牌专区
AI编程社区
AMD开发者中国社区
DAMO开发者矩阵
智能体开发者社区
乐奇 Rokid 开放社区
