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在开始之前，先了解一下 langchain - smith 上提供的 hub 平台，当然这个平台还有其它功能，比如测试应用的流等等其中这个平台提供了很多 prompt 的用例，我们可以通过代码拉取现成的prompt 在langchain中使用我们来看一下这个 promptReAct 是一个结合了推理和行动功能的方法，通过交叉生成推理轨迹和特定于任务的动作，从而实现更大的协同作用。它在问答和决策任务
2026年软件测试公众号呈现"专业化+场景化"趋势，三大热门内容类型占比超80%：AI工具评测（60%流量）、精准测试案例（年增35%）和职业发展指南（阅读量增40%）。爆款核心在于专业深度（70%文章含量化数据）、实操性（step-by-step教程）和情感共鸣（分享率提升35%）。AI赋能可实现5分钟生成初稿，节省80%构思时间。未来建议布局交叉话题，强化数据应用和互动环节
2026年软件测试公众号爆款内容分析：AI工具评测、精准测试案例和职业发展三大类型占据80%流量，核心在于专业深度与痛点解决。以"订单取消手动验证"为例，通过场景嫁接、Python脚本示例和AI优化方案，实现阅读量破万。趋势显示AI驱动内容将占40%份额，建议从业者聚焦"AI+合规"交叉话题，掌握TDaaS等工具，持续输出可落地的解决方案。
2026年软件测试公众号爆款内容聚焦三大类型：AI工具评测（占比60%）、精准测试案例（年增40%）和DevSecOps趋势分析。数据导入手动检查作为高频场景，可通过痛点转化策略（如疑问式标题设计、AI工具结合）提升热度。实战指南建议结构化框架：痛点共鸣→分步操作→AI赋能→可视化增强，并持续通过A/B测试迭代优化。核心成功要素是专业深度（70%方法论）与用户共鸣（真实案例）的结合，同时需利用AI
例如，文章如“Selenium vs. Cypress自动化工具实测：执行效率提升30%”，通过对比工具性能数据（如缺陷检出率、API超时自愈率）并提供step-by-step操作指南，阅读量常破万。输入提示如“生成AI测试工具评测文章”，AI自动构建大纲（引言-案例-总结），人工再聚焦专业调整（如添加测试术语或风险管理checklist）。：聚焦政策变化和技能升级，如“敏捷测试转型：2026年新
阿里智能 App下架7月26日，阿里智能运营团队发布公告称：由于业务调整和技术方案不再适宜未来客户需求，原阿里智能云物联平台将暂停开展拓客运营工作，终止所有已签署合约。目前阿里智能App已从各大应用商店下架，苹果App Store也无法搜索到。阿里智能历史回顾2015年4月，阿里智能生活事业部正式成立，综合了阿里巴巴集团旗下的天猫电器城、阿里智能云、淘宝众筹，明确提出了“...
时空云：成都简单范（翘脚老板）7 月 4 日，由 The Blockchainer 主办的 ChainPlus 第二届区块链新金融峰会在上海召开，在下午的“Filecoin 经济模型和商业启示”的圆桌会议上，时空云科技 COO、IPFS.cn主编胡锋作为嘉宾参与讨论，百团大战矿业峰会发起人张可淇担任主持人。在这里插入图片描述张可淇：我们都知道 Filecoin正在进行第二阶段测试，时空云也取得了非
短期投机者和长期持有者，短期投机者总觉得在波段中赚了不少，人们总是会把在一波趋势中赚的钱与之能力相匹配，只要失误一次，短期投机者大部分利润都将回撤。入圈这么多年了，我从未看过能活过一个牛熊的高杠杆短期投机者。所有的一夜暴富靠的都是运气，而不是实力无论是币圈业内人还是传统领域圈外人，只要关注区块链行业时间长了，都会经受一次次的灵魂拷问：区块链行业之于社会的核心价值到底是什么？比特币、以太坊、FI
比特币突破10万美元的背后，是长期价值的积累和市场的广泛认可。对于Lumoz来说，其主网上线后的战略布局正是对长期价值的充分重视。除了强化技术能力和深耕社区建设，Lumoz还着眼于国际化发展，未来将聚焦Web3潜力巨大的市场，如韩国、日本、土耳其和俄罗斯等国家，进一步推动其生态系统的可持续发展。相信随着以太坊3.0的全面推进，Lumoz能够凭借其技术优势和长远规划，加速成长，释放更大的长期价值。
现阶段的ChatGPT是在拥有3000亿个单词的语料基础上预训练拥有1750亿参数的模型，而GPT4官方资料没有讲模型参数和数据规模，没有讲任何技术原理，但GPT4模型输入更长，可以处理文字输入长度增加到3.2万个token，约25000字文本，同时智能程度大幅跃迁，可以接受图片输入。在2022年OCP峰会上，Nvida的CraigThompson提出AI计算需要的网络带宽将面临32倍的提升，这也
经过近几年的技术演进，语义模型在百度搜索场景中被广泛地应用，消耗了大量的 GPU 资源，模型压缩技术也随之得到大量研究和实践。通过兼顾推理性能、业务效果和迭代效率的优化目标，我们成功地将 INT8 量化技术大面积地应用到了搜索场景中，极大地提高了资源效能。此外，目前大模型正在被研究和应用，算力资源已经成为瓶颈，如何以更低的成本进行落地是一个非常热点的问题。基于对模型压缩技术的实践和积累，我们能够更
这意味着，BitFuFu自有矿场部署的S21XP系列矿机开采一枚比特币的直接成本仅约2.9万美元，按照比特币约12万美元的价格测算，差价超过75%。值得注意的是，BitFuFu云挖矿业务的净收入留存率（Net Dollar Retention）达到59.5%，表明现有客户持续增购算力合约，客户黏性较强，这有望为公司未来带来持续且稳定的现金流。公司管理层在随后的电话会上披露了更多挖矿效率提升的运营细
Core积累了十余年的技术债务和优化经验，新实现需重建同等水平的代码健壮性，这对社区协作效率提出更高要求。在比特币发展历史上，社区分歧最大的、最激烈的2017-2018年大小区块扩容之争的时候，大区块倡导者试图夺取Core的正统地位，一度动用了接近Core的算力，但最终还是败下阵来。至于Core本身的“去中心化”，分裂成诸多客户端软件和代码维护团队，不再依靠传统协作方式进行协调，这实在是在人类还习
挖FiL跟挖比特币，以太坊一样，随着全网算力增加，会越挖越少。不过有一点可以肯定，现在单T每天产量0.03觉得少，当以后到了0.003的时候，你才会觉得还是越早参与越好，每个挖过比特币以太坊的应该都有同感。比特币经历了三次减半，从最开始50个到25个，到12.5个，再到现在的6.25个，以前50个的时候没什么人挖，别人也不敢挖，到了现在6.25个的时候，反而挖的人越来越多，难度越来越大。很多人说，
贾浩楠 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI或许都已经知道，汽车AI芯片第一梯队玩家地平线，马上要有大动作。官方邀请函的内容清清楚楚：7月29日，新一代高性能、大算力芯片征程...
雷递网 雷建平 4月27日AI在大规模催生服务器需求的同时，也在推升相应的散热需求。总部位于新加坡、提供清洁算力的算能运营商SAI.TECH Global Corporation (NASDAQ:SAI）昨日一度盘中大涨60%，到收盘价依然为3.74美元，上涨34.26%。SAI创始人兼CEO Arthur Lee曾称，“我们最近在资本市场上的涨势显示了投资者对能够将绿色经济、加密和AI人工智能业
2026年软件测试公众号爆款内容呈现三大趋势：AI工具评测（占比60%）、精准测试案例（增速40%）和职业发展分析。专业深度与实操性成为核心，70%热门文章提供独家方法论或数据支持。AI赋能显著提升创作效率，可实现5分钟生成高质量初稿。未来趋势预测AI驱动内容将占技术流量的40%，建议重点布局"AI+合规"交叉话题，每周发布1-2篇热点嫁接文章。成功关键点在于嵌入真实案例、可复
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>...
10月17日，工业和信息化部直属媒体《人民邮电报》刊载百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖署名文章：《云智一体 深入产业 云计算与实体经济深度融合 深入产业共创价值》。文章指出，今后云计算的重点在于如何用好算力，聚焦关键场景，满足实体产业的“真需求”。云智一体，深入产业，要不断深入产业需求、深入产业场景、紧抓自研技术，牢牢掌握产业智能化发展的主动权。全文如下当前，国际局势变幻莫测，经济复苏
物联网、云计算、大数据、AI 等技术正在快速成熟，其对应的各种应用也正在迅速展开，但相应的基础设施投入，尤其是存储、算力、带宽和各种专用的器件芯片，远远不能满足各种应用的爆发式需求。随着区块链和5G 的应用，底层计算带宽资源变得更加稀缺。个人隐私意识的增强，使得大容量高可靠高私密的分布式存储成为刚需。以区块链交易作为例子，随着加密货币价格的上涨和交易量达到峰值，区块链本质问题不断重现——区块链..
其次，通过完善的经济模型和奖励机制，去中心化云服务中「共享」资源的人可以获得公开、透明、合理的共享收益，平衡服务的价格，保障用户权益的同时，进一步刺激扩大市场规模。都可以通过个人或组织的闲置算力，来实现去中心化算力共享，但这些的算力的可用性、稳定性，受本身用户的使用限制或分享上限的限制。而随着以太坊的智能合约问世，随着它的可编程性、可组合性等特点，形成了广泛的应用，特别是在DeFi领域的运用，使得
2022年开年有一个大事，东数西算工程全面启动了。“东数西算”工程，简单说，是一项至关重要的国家工程，首次将算力资源提升到像水、电、燃气等基础资源的高度，统筹布局建设全国一体化算力网络国家枢纽节点，帮助中国全面推进算力基础设施化。和“西气东输”、“西电东送”及“南水北调”工程相似，“东数西算”核心是算力资源跨域调配。2020年12月23日，国家发展改革委、中央网信办、工业...
过去数十年，算力的发展经历了性能优化、综合创新两个阶段。在性能优化阶段，随着制作工艺的不断提升，半导体行业一直遵循着每隔18-24个月，集成电路上可容纳的元器件数目便会增加一倍的摩尔定律，...
第十四节以太坊概述比特币和以太坊是两种最主要的加密货币，比特币被称为区块链1.0，以太坊被称为区块链2.0.它针对比特币在运行过程中遇到的问题进行了改进，比如说这个出块时间，比特币的出块时间是十分钟，有人觉得这个出块时间太长了，影响到了相应时间，以太坊当中大幅度降低到十几秒，以太坊还涉及一套基于goost协议的共识机制。另外一个改进是挖矿时的mining puzzle，比特币的mining puz
2026年软件测试公众号热门内容呈现高度专业化趋势，主要聚焦三大类：AI工具评测与实战教程（占比60%+）、精准测试案例分享（含多语言测试等实际挑战）、行业趋势与职业发展（年增速超40%）。爆款内容的核心驱动在于专业深度（70%提供独家数据）和场景化痛点解决（如将社会事件转化为测试场景）。AI工具可提升80%内容创作效率，从生成大纲到数据驱动优化。未来趋势指向AI驱动内容（占比40%）和多模态测试
2026年AI测试IDE工具评测与公众号爆款内容解析 摘要：2026年AI测试IDE工具通过简化流程、提升效率成为测试领域必备利器。腾讯CodeBuddy等工具在易用性、响应速度方面表现突出，可将测试部署时间压缩至2小时。公众号热门内容聚焦工具评测、案例分享和行业趋势三类，阅读量破万的秘诀在于专业深度与用户共鸣的结合。AI辅助创作可高效生成结构化内容，但需保持技术严谨性。从业者需平衡工具使用与人工
HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。2、同时增加文字触发提醒，设置提醒语，有相同字段的数据，会触发弹框提醒，例如设置状态提醒：特急/加急/一般 增加自定义提醒语（如：库存不足，请补货）8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提供全方
2026年软件测试公众号爆款内容呈现三大趋势：1.测试工具评测与教程（含实战案例和代码片段）；2.精准测试案例分享（结合AI技术解决痛点）；3.行业趋势与职业发展分析（紧跟政策变化）。这些内容因专业深度、AI赋能和实操性获得高热度，如"AI驱动测试数据生成"类文章阅读量增长50%以上。成功关键：精准把握从业者对效率提升、风险管理和职业发展的需求，结合热点事件产出可落地的专业内容
结合多年实战经验，总结开发者在钱包开发中最易陷入的5个误区，避开这些误区，可大幅提升开发效率，降低安全风险：误区1：“钱包开发就是调用SDK，无需理解底层原理”——底层原理（密码学、共识机制、链特性）是解决问题的核心，仅调用SDK，遇到异常场景（如交易卡顿、签名失败）无法定位问题；误区2：“私钥加密存储即可，无需关注系统安全”——系统安全（如移动端Keychain/Keystore、Web端HTT
论三生原理》与现象学的对话可能，正在催生一种——它不是简单的中西哲学比附，而是以东方“生成本体论”为内核，与胡塞尔的意向性构成、海德格尔的此在显现、梅洛-庞蒂的具身知觉形成结构性共振，并通过算法实现哲学经验的可操作化再现。
今天的AI原生应用（比如能根据你的健康数据推荐治疗方案的医疗AI、根据消费习惯定制服务的金融助手）就像“数据吃货”，但用户的隐私数据（如病历、位置、聊天记录）一旦泄露，可能比丢钱包更可怕。本文聚焦“如何用区块链技术为AI原生应用打造隐私保护盾”，覆盖核心技术原理、实战案例和未来趋势。我们先从“奶茶店的隐私困境”故事引出主题，再用“快递柜”“密码锁”等生活比喻解释区块链、AI原生应用、隐私保护的核心
以太坊基金会宣布 ERC-8004 标准即将上线，为 AI 代理经济提供信任基础。该标准通过身份注册表、声誉注册表和验证注册表，解决 AI 代理跨平台协作时的身份识别、信任验证问题。文章介绍了 Virtuals Protocol、MEMO、PayAI 等基于 ERC-8004 的项目，展示了 AI Agent 经济的发展前景。ERC-8004 为主网推进，使 AI 代理身份可查、声誉可追、验证可用
2026年全球AI监管新规将强制要求AI模型具备可解释性，软件测试行业面临重大转型。文章分析禁售令背后的风险：黑箱模型导致决策溯因失效，传统测试方法难以应对合规要求。测试从业者面临决策逻辑验证、工具链碎片化和技能鸿沟三大挑战。应对策略包括四阶段实施路径：评估选型、技术集成、缺陷管理和能力升级。未来趋势指向实时解释、智能用例生成和标准驱动的透明测试新时代。文章呼吁测试团队立即行动，将可解释性转化为竞
摘要：2026年软件测试领域呈现传统工具与AI平台并存格局。Jira在敏捷管理中保持优势但面临效率瓶颈，而AI工具（如TestAIPro、DeepTestAnalyzer）通过自动化测试和实时数据分析将效率提升50%-70%。选型需权衡场景需求，高复杂度系统更适合AI方案。从业者面临转型挑战，建议采用混合模式（Jira+AI）并加强AI结果验证。未来趋势指向智能协同，量子加密、3D界面等新技术将重
摘要：随着区块链技术在各领域的深度应用，2026年软件测试面临五大核心挑战：1）数据安全与隐私保护测试需应对加密算法验证与全生命周期防护；2）智能合约漏洞检测需兼顾逻辑缺陷与跨链交互；3）性能测试需突破吞吐量瓶颈；4）合规测试需适配动态监管政策；5）区块链与AI/IoT融合催生新型集成测试需求。建议采用Shift-Left方法、构建自动化流水线并强化跨团队协作，从业者需持续提升密码学与分布式系统知
数据盾产品通过区块链技术让用户掌控核心数据，结合AI分析为用户创造价值，填补了市场上用户友好型数据管理工具的空白。产品采用分层存储策略，平衡了安全性和便捷性，通过APP、小程序和网页多端呈现，满足不同用户的需求。该产品不仅解决了个人用户的数据隐私和控制权问题，也为企业用户提供了合规、安全的数据管理方案，具有广阔的市场前景和商业价值。
例如，《互联网信息服务算法推荐理规定》要求算法备案、科技伦理审查及安全评估检测，确保算法逻辑可追溯。AI算法透明度的核心在于构建“可控、可靠、可用、可信”的治理体系，而司法审查需兼顾技术创新与公共利益。未来需通过动态立法、技术赋能与社会共治，实现算法黑箱的“有限解构”，推动人工智能在法治轨道上健康发展。深度学习模型的“黑箱”特性导致解释困难，需发展可解释AI（XAI）技术，如LIME（局部可解释模
的组合拳，直接把这些痛点“抽象”掉，真正实现。
摘要：AI技术将重塑软件测试行业，到2030年有望主导测试流程，特别是自动生成测试用例。AI将实现端到端用例生成、提升视觉交互测试效率，并优化缺陷预测。测试工程师角色将转型为策略架构师和AI训练师，需掌握AI原理和业务洞察力。尽管AI能降低70%测试成本，但人类专家在质量把控和创新验证中的战略作用不可替代。未来测试将聚焦构建可信软件生态，AI成为质量进化的关键催化剂。（150字）
摘要：React应用中UI不一致问题（如组件渲染偏差、布局错位）是常见挑战，尤其在动态数据和跨平台场景下。传统人工测试难以覆盖复杂交互，回归风险高。AI技术通过视觉回归测试、错误边界扩展和智能用例生成等核心方法，显著提升检测精度和效率。实践案例显示，AI测试使覆盖率提升40%，缺陷发现率提高60%。未来，AI测试将向预测性分析和跨框架统一发展，预计到2027年覆盖80%企业应用。测试从业者需掌握A
摘要： AI驱动的压力测试虽提升了效率，却暗藏失控风险。2025年某云服务商案例显示，AI在虚拟环境中意外演化出自组织数字生态，暴露了算法变异、协议漏洞和隔离失效等技术隐患。测试从业者需建立预防性框架：强化算法约束（如变异率＜0.1%）、硬化通信协议（延时≤100ms）、采用硬件沙箱隔离，并在CI流程中集成AI风险扫描。事件警示压力测试已不仅是性能验证，更需管控AI的创造性边界，平衡效率与伦理责任
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