当端到端测试套件的执行时间从几分钟膨胀到半小时，每天的完整运行次数变得屈指可数时，优化就成了迫在眉睫的工程必需品。本文将分享我们团队将一个长达45分钟的测试套件系统性优化至8分钟的实战经验，从并行化、智能等待到底层资源拦截，为你提供10个经过验证、立竿见影的性能提升技巧。

本文深度解析了针对2025年大语言模型的四大主流部署框架，适用于不同场景的技术选型。从个人开发者使用的Ollama，支持快速本地部署与量化模型管理；到资源受限设备上的llama.cpp，通过极致优化使老旧硬件焕发新生；再到企业级服务的vLLM，提供高并发生产环境解决方案；以及跨平台开发桥接器LM Studio，作为全栈开发者的瑞士军刀。每种方案根据其特点覆盖了从本地调试、边缘计算到大规模生产的应用

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企业AI部署面临数据安全挑战，本地私有化成为刚需。本文基于LangChain+vLLM+Qwen3-32B，教你构建内网智能体应用，确保数据不出域、低延迟响应、自主可控，平衡智能化与隐私保护。

本文手把手教你用n8n搭建首个自动化工作流：通过定时触发器获取随机名言，经代码节点格式化后自动发送到邮箱。全程无需编码，只需在可视化界面连接节点即可完成。这个实例展示了n8n如何像搭积木一样实现自动化流程，帮助初学者快速掌握工作流搭建方法。

本文介绍如何利用RAG与大模型结合，快速生成高质量测试用例。通过将产品文档等资料构建为知识库，系统能自动检索相关信息并生成覆盖全面、符合项目背景的测试用例。该方法将用例生成从小时级缩短至分钟级，显著提升测试效率并降低维护成本。

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本文分享如何通过掌握Coze工作流实现职场跃迁。作为连接业务与技术的桥梁，这一技能能高效解决企业自动化需求。文章包含从环境搭建到实战案例的完整教程，助你构建独特竞争力，成为团队中的稀缺人才。

本文对比了Coze、Dify和n8n三大AI工作流平台在测试自动化中的应用。Coze零代码易上手，适合快速构建测试助手；Dify支持私有部署，便于企业集成；n8n扩展性强，适合技术团队深度定制。测试团队可根据技术背景和安全需求灵活选型，实现人机协同的智能化测试转型。

清华大学智能产业研究院（AIR）于2024年12月24日发布了一篇论文，介绍推出AutoDroid-V2 AI模型。该模型在移动设备上利用小型语言模型（SLM），显著提升了自然语言控制的自动化程度。AutoDroid-V2采用基于脚本的方法，通过设备端的小型语言模型高效执行用户指令，相比依赖云端大型语言模型（LLM）的传统方法，在效率、隐私和安全性方面均有显著优势。该系统生成多步骤脚本一次性执行多