登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
《量子计算时代软件测试从业者的转型路径》摘要： 量子计算的崛起正推动软件测试领域发生范式转变。本文系统阐述了测试从业者转型量子计算开发的五大关键步骤：1）构建量子力学知识体系，理解叠加态、量子纠缠等核心概念；2）掌握Qiskit、Q#等量子编程工具及噪声模拟技术；3）建立概率性验证思维，应对量子态指数级复杂度；4）通过开源项目和实践平台积累量子算法测试经验；5）融入量子社区生态跟踪前沿动态。转型者
2026年软件测试领域正经历AI驱动、云原生普及和DevOps落地的深刻变革。全栈测试工程师需具备三大核心能力：1）智能化的自动化测试体系构建能力，包括框架深度定制和全栈技术覆盖；2）AI驱动的测试能力，运用大模型生成用例、视觉测试和质量预测；3）云原生环境下的持续质量保障能力，掌握IaC和CI/CD集成。此外，跨团队协作、业务理解和持续学习等软技能同样关键。从业者需从基础到专家逐步构建能力体系，
AI梦境开发与测试的前沿挑战 梦境内核作为元宇宙与AI融合的前沿技术，依赖多模态数据处理、AI梦境生成和实时交互三大核心技术模块。开发需整合脑电波分析、GANs、Transformer模型及强化学习，实现个性化动态梦境。测试面临独特挑战：多模态数据需兼顾精准性与隐私合规，AI生成内容需平衡可控性与创新性，实时交互需确保低延迟与稳定性。测试人员需掌握跨学科知识，运用AI模型测试、对抗样本验证及VR性
低代码不是什么神秘的黑箱。它就是一套DSL加一个聪明的解析引擎。DSL决定了你能表达多复杂的业务逻辑，解析引擎决定了这个表达跑起来稳不稳、快不快。零代码把DSL锁死，换取了极致易用，但也换来了一个天然的天花板。低代码把DSL开放出来，允许自定义、允许AI辅助、允许深度优化，从而让平台真正承载得了复杂的企业级场景。当你下次再打开一个低代码平台，别只看它的按钮好不好看、模板多不多。试着问一句：它的DS
AI Skills 自然语言编程全新发布:一句话生成完整代码、一句话画流程、一句话设计表单、一句话出报表与大屏、一句话生成整个系统，覆盖 JeecgBoot 低代码全场景。JeecgBoot 是一款 AI 低代码开发平台，支持"低代码 + 零代码"双模式。零代码模式下，5分钟零代码快速搭建完整业务系统；低代码模式下，AI 自动输出前后端代码、建表 SQL 与菜单权限，生成即可运行。平台内置AI应用
2026年4月AI领域迎来重大发展：OpenAI完成8520亿美元估值融资并收购媒体资产，微软推出自研AI模型，谷歌发布开源Gemma 4。各国加强AI监管，中国出台全球首个AI拟人化服务管理办法。技术突破不断，DeepMind推出具身智能机器人，特斯拉发布AI5芯片，多款大模型更新性能显著提升。行业格局持续变化，微软与OpenAI关系调整，Meta开发独立AI硬件，SpaceX拟收购AI编程公司
会议室里的时针已过晚上八点，但某集团IT部与业务部门的会议却气氛热烈。业务经理在笔记本上勾勒出一个复杂审批流程，开发负责人眉头紧锁——按传统模式，这至少需要一个月。但这次，他只是微笑着打开一个可视化平台：“我们下周就能上线试用。这场效率变革的核心，正是。在一个数字化需求飞速增长的时代，它正将应用程序的开发从少数程序员的“神秘领域”，转变为业务人员也能参与的“共创空间”。
安防集成商常陷入底层技术开发的困境，如设备对接、协议调试等问题消耗大量资源。本文介绍一套支持源码交付的企业级AI视频管理平台，通过低代码API和容器化部署，帮助集成商实现业务与技术的解耦。该平台提供全链路接口、算法商城和数据标注功能，支持异构计算和多种协议适配，显著降低开发成本。开源架构赋予集成商自主定制能力，使其能专注于业务场景优化而非底层技术，提升交付效率。
重磅升级 AI 能力：从 CLI 接入、AI 搭建、NocoBase Skills，到 AI 插件开发与 AI 员工增强，全面覆盖业务系统的构建、扩展与协作流程。更快用 AI 搭建和运行真实业务系统。
开发拖垮业务，从来不是业务需求太复杂，而是开发模式太落后；数智化难做，从来不是企业预算不足，而是转型路径选错了。数智化下半场，早已不是“得代码者得天下”，而是“得效率者得先机”。没必要非要固守纯代码开发的老旧路径，没必要非要等IT排期、靠外包交付、堆人力硬扛。JNPF AI低代码以元数据架构为根基、AI原生赋能为抓手、全源码可控为保障、企业级适配为底线，彻底打破代码与数智化的强绑定关系。不懂代码，
开发者方舟计划代表软件测试的范式革命——它不再是被动拦截缺陷的“安全网”，而是主动驱动质量的“引擎”。通过深度融合工具链、流程革新与能力升级，测试从业者将成为数字化转型的核心舵手。未来，随着AI辅助诊断与元宇宙测试场景的扩展，方舟生态将持续进化，助力每一位测试工程师在质量洪流中领航。拥抱此计划，即是拥抱测试职业的黄金时代。
当前低代码赛道正处于爆发增长期，《2024 下半年中国低代码与零代码软件市场跟踪报告》显示，2024 年国内低代码 / 零代码整体市场规模达，未来 5 年复合增长率达，预计 2029 年将突破 129.8 亿元；《2025 年企业数字化转型白皮书》数据显示，。但行业落地仍存在显著痛点：调研显示，核心问题集中在复杂业务逻辑实现困难、跨系统数据互通不足、定制能力欠缺三大类，导致数字化投入打水漂。本次测
2026 年，企业数字化协作全面普及，远程办公、跨部门联动、多项目并行已成为团队工作常态。但多数企业仍深陷项目管理困境：任务分工模糊导致相互推诿、进度全靠口头同步频繁遗漏、风险爆发后才被动补救、文档散落在聊天记录与网盘中难以追溯…… 这些问题不仅大幅拉低交付效率，更造成人力与时间成本的双重浪费。今天就为大家全面盘点 2026 年 6 款主流项目管理软件，覆盖轻量协同、专业研发、零代码自定义等多元场
本文介绍AI驱动的智能化低代码平台如何大幅提升业务模块开发效率。以请假审批模块为例，传统方式需2小时手动配置，而AI平台通过自然语言指令仅需2分钟即可完成全流程开发。演示了从AI生成实体模型、申请表单、审批流程到列表页面的五个关键步骤，每个环节都实现自动生成与可视化调整。技术原理基于大模型智能体（AIAgent）和原子能力工具（Skills）架构，通过理解业务需求自动执行建表、生成表单等操作，最终
关于低代码和零代码开发的讨论一直以来特别两极：有人说 “低代码就是降本神器，3个月的事情1个星期搞定，这不香吗”；有人说 “AI 一来，低代码马上变历史垃圾”；还有程序员直接吐槽：“用脚写都比低代码快”。今天小蓝就跟大家把真实观点摊开聊 —— 尤其在数字孪生 3D 可视化领域，低代码到底能不能用？应该给谁用、怎么用？AI会干掉低代码吗？AI 是 “生成代码”，低代码是 “抹平业务与技术的鸿沟”。A
想找一款好用的生产车间生产管理系统，但面对一堆产品不知从何下手？今天给你盘点6款主流工具，帮你缩小选择范围。企业在选择生产车间生产管理系统时，通常会关注功能是否满足业务需求、操作是否简便、价格是否在预算范围内。不同类型的产品有不同的侧重点，建议企业根据自身业务特点和管理需求选择合适的工具。是面向中小企业的轻量化生产管理系统，主打"零代码搭建"能力，支持灵活配置工序管理、质量追溯、设备点检等模块。
目前Dart已广泛应用于移动APP、桌面软件、Web前端、后端服务、物联网轻应用等多个领域。其核心优势集中在：双编译兼顾开发效率与运行性能、单线程异步模型适配交互场景、完整类型体系保障项目稳定性、一套代码多端部署降低开发成本。随着Flutter生态持续完善，Dart工具链、第三方库、社区解决方案不断丰富，不再局限于移动端开发，逐步成长为全场景通用型编程语言。对于追求高效迭代、跨平台部署、原生级体验
这两周我在几个产品群里基本天天能看到Claude Design，有人拿它做原型，有人拿来出PPT，讨论频率高了不少。不光是Claude，这种AI大模型，它们所谓“生成原型”，其实都是代码生成。你给它一句话，它生成产品界面，甚至带有交互逻辑，背后是一套代码在运行。这类AI大模型用起来确实顺手，可有一个很辣手的问题。产品经理实际工作里，很少是“一次画完就结束”的，哪个不是天天改需求？还得跟开发、设计、
在低代码的赛道里，斑斑AI低代码与轻流是两款各有专长的平台，下面从核心优势、价格体系、适用场景三大维度，深度拆解两者差异。
【摘要】基于LogicFlow和Vue3开发的企业级流程设计器解决方案，提供可视化拖拽配置功能，完整覆盖审批系统核心需求。支持审批任务、条件分支、子流程嵌套等复杂场景，集成可视化表单设计器，配套全流程页面模板。采用主流Vue3+Vite技术栈，开箱即用，适用于OA系统、毕设及各类审批场景开发。项目已开源，包含在线演示和完整文档，可大幅提升审批系统开发效率，节省80%开发时间。
《制造业数字化转型利器：三款低代码工具实测对比》摘要：针对制造业数字化转型痛点，本文实测了轻流、得帆云、炎黄盈动三款主流低代码工具。轻流以AI无代码为核心，实现零门槛快速搭建生产管理系统，特别适合中小制造企业；得帆云擅长复杂生产流程集成，物料管理和工艺建模表现突出；炎黄盈动则侧重BPM流程标准化，适配大型企业需求。测试显示，不同规模企业应针对性选型：中小企业首选轻流（低成本高效），中大型企业适合得
本文详细介绍了从零开始构建ChatBI助手的技术实现方案。系统基于LangChain和vanna框架，集成了数据采集、存储、分析和可视化功能，专注于股票数据分析场景。核心功能包括：1）交互式自然语言查询生成可视化图表；2）实时股票新闻检索；3）智能预测模型（ARIMA趋势预测、布林带异常检测、Prophet周期性分析）。文章详细说明了Tushare数据采集接口和Tavily搜索引擎的使用方法，并深
简单的一句背后，包含了 LazyLLM 对多模型生态乱象的深入思考与抽象。通过环境感知、精确映射、正则嗅探与责任链机制，我们替开发者扛下了所有恶心的脏活累活。这就让 LazyLLM 的应用具有了极强的重构能力与生命力。把复杂留给框架，把简单还给业务，这就是 LazyLLM 构建 AI 应用的哲学。欢迎升级体验 LazyLLM 最新版本，请大家去 github 上点一个免费的 star，支持一下～
企业在落地AI自动化解决方案时，常常面临“技术栈碎片化、商用闭环难搭建、多工具协同低效、定制化成本高”等现实问题。自研一套完整的AI智能体系统需要整合模型服务、工作流编排、知识库管理、用户体系、支付计费等模块，从零开发周期长达数月甚至一年。更麻烦的是，现有工具要么功能单一（仅支持模型调用），要么商用能力缺失（没有用户管理、会员、支付体系），无法快速形成可落地的产品化方案。
魔珐星云是魔珐科技推出的具身智能 3D 数字人开放平台，深度打通大模型能力与 3D 数字人实时交互，凭借高精度建模、语音表情同步驱动、语义理解对话、轻量化端侧渲染等核心技术，让数字人拥有自然语音、细腻表情与流畅肢体动作，实现高拟人度、低延迟、全终端适配的智能交互，可广泛用于智能客服、虚拟直播、知识科普、政企服务、智能助手等场景，为各行业提供一站式具身数字人落地能力。基于文本输入，实时生成 3D 数
本文介绍了API2Code平台一期技术方案，旨在解决前端研发效率瓶颈问题。该平台通过AI智能能力实现页面-接口自动匹配、标准化代码生成及效能指标统计，主要功能包括资源可视化管理、AI智能匹配、自动化生码、代码一键下载和效能指标统计。采用分层架构设计，包含应用层、服务层和基础层，集成外部依赖与AI能力。核心业务流程包括匹配流程、生码流程和API全集获取流程，并设计了页面状态机规范操作流程。平台通过自
Budibase 是一款开源的低代码平台，它通过拖拽式界面，让开发者和非技术人员都能高效地将数据源连接起来，构建功能完备的应用程序，核心优势在于对隐私和安全的重视，支持用户在自己的服务器上进行自托管部署，从而完全掌控数据。本文将详细介绍如何利用 Docker 在局域网内部署 Budibase 并结合路由侠实现外网访问局域网内部署的 Budibase。
《GB28181/RTSP视频中台二次开发架构：如何节省95%开发成本》 本文介绍了一种创新的视频管理平台架构，通过源码交付和低代码集成实现高效开发。该平台采用解耦设计和容器化部署，支持异构计算适配，兼容X86与ARM架构，内置GB28181/RTSP/RTMP/Onvif协议转换功能。核心优势包括：1）源码交付支持深度定制，避免厂商锁定；2）API驱动的低代码开发，简化视频流调度和AI推理；3）
拿到模板后，第二步是根据企业实际情况进行自定义配置。简道云ERP系统的核心优势在于"零代码搭建"，业务人员可以通过拖拽的方式调整表单字段、修改审批流程、设计数据报表，无需编写代码。实操要点：配置系统时，要贴合自己公司的业务逻辑，而非照搬模板。比如模板里的"客户等级"字段，如果公司用的是"A/B/C分类"而非"普通/VIP"，就要及时修改。不要被模板的预设逻辑束缚，以实际业务为准绳。
开源商城、二次开发、bug修复、售后、场景顺畅
零代码、一键部署、开源底座、智能体、工作流
《AI测试工程师技能跃迁指南：从GPT-4到GPT-5的范式升级》 摘要： 人工智能技术的迭代正深刻重塑软件测试行业。GPT-5的突破性进展将AI角色从辅助工具升级为智能协作者，推动测试工程师能力体系全面重构。本文系统梳理了测试从业者必须掌握的新知识图谱：包括智能体协同思维、高阶Prompt工程、多模态测试设计等核心技能，并指出测试专家将向质量架构师、AI测试策略师等战略角色转型。文章强调，把握G
本文探讨了AI与低代码在企业软件开发中的角色定位。文章首先指出企业软件具有业务复杂性高、生命周期长、多角色协作、合规性要求严格等特征，强调工程治理的重要性。随后分析AI辅助开发的局限性：AI基于概率性输出，难以保证工程确定性；长期迭代中可能引发结构退化和协作失效风险。作者提出低代码平台可作为AI开发的有效监管载体，通过元数据驱动和可视化审查来确保系统质量。文章认为AI与低代码并非替代关系，而是互补
DeepSeek-V4深度评测：技术架构与实战表现解析 摘要：DeepSeek-V4展现出了卓越的技术平衡性，采用混合专家模型(MoE)架构实现高效推理。在多轮对话中表现出优秀的逻辑连贯性，能自然衔接上下文转折。代码能力突出，可生成高质量代码并精准调试，支持跨语言调用和复杂算法实现。长文本处理能力强劲，在十万字文档中仍能准确提取关键信息。垂直领域表现优异，尤其在医疗、金融、法律等专业场景展现深度理
摘要 本文分析了前后端协同开发的痛点问题，重点围绕IntelliPro出码流程的不足展开。核心痛点包括：1）API层代码缺失导致手动操作繁琐；2）前后端模型不一致增加适配成本。通过数据统计展示了五大差异维度（类型格式30%、语义20%、边界校验20%、结构20%、冗余缺失10%），并详细解析了各维度的具体表现和解决方案。竞品分析比较了Apifox、AutoView等产品的优势机制。产品设计部分提出
AI Agent Harness Engineering（AI Agent编排工程）指的是将Agent的核心组件（大模型、记忆、工具、工作流、分发渠道）进行模块化封装，通过可视化拖拽、配置化的方式快速组装、调试、部署Agent的工程方法，核心目标是降低Agent开发的技术门槛和成本。开发方式技术门槛开发周期灵活性维护成本适合场景全代码开发（LangChain等）高2-3人月极高高核心业务、复杂逻辑
摘要：低代码开发平台通过可视化配置和少量代码扩展，帮助企业快速构建业务系统，适用于流程审批、数据填报、CRM等场景。与传统开发相比，它显著提升效率，同时支持复杂业务扩展。平台核心能力包括表单设计、流程引擎、数据建模等，适合变化频繁、需快速上线的应用。选型需考虑业务复杂度、私有化部署、系统集成等因素。AI低代码平台还能通过智能辅助进一步提升开发效率。这类平台正成为企业数字化转型的重要工具。
低代码
——低代码
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AtomGit开源社区
深开鸿 技术专区
EazyDevelop社区
魔珐星云开发社区
openEuler 社区
2048 AI社区
葡萄城开发者空间
龙虾开发者社区
