基于jsp架构，使用pytest进行接口自动化的探索

Selenium、Appium 和 Playwright 都基于 WebDriver 协议，通过 HTTP 进行通信，主要用于 UI 自动化测试。Selenium Grid 是 Selenium 的扩展，在 WebDriver 协议基础上实现了分布式测试的任务分配和管理。A2A 协议为智能体之间的协作提供了通信机制，底层可基于多种网络协议。MCP 协议基于 OPENAPI 协议构建，利用 OPEN

Jenkins Pipeline是Jenkins 2中推出的新增特性，可以帮助用户在Jenkins中实现Continuous Delivery Pipeline（持续交付管道）。它构建了大量需要在Jenkins中实现持续集成的配置工具，它允许用户通过代码来配置和测试任务，以及自动化部署。使用Jenkins Pipeline，用户可以在GitHub等代码托管平台上开发代码，然后将代码提交到Jenki

通过使用 RAG 技术、LangChain 和 Qdrant 等工具，我们可以实现根据已有代码库生成新的 FastAPI 代码。设计 Agent tool 让大模型能够灵活调用历史代码，通过向量相似度匹配实现历史代码的复用与借鉴，同时优化提示词和工具描述可以提高工具的易用性和效率。而 main 函数则将这些功能整合起来，形成一个完整的代码生成系统。这些技术的结合将大大提升开发效率，让开发人员能够更

数据标注工具是人工智能的“幕后英雄”，不同工具各有所长，适配各异场景。精灵标注助手全能拓展强、跨平台友好；Labellme 图像标注精湛、开源灵活；Label link 简便快捷、快速出标注。开发者面对实际项目，需综合权衡标注任务特性、数据类型、团队技术、项目预算等因素，精心挑选工具，方能提升标注质效，为模型训练筑牢根基，助推人工智能项目破浪前行。

对测试人员：无需精通复杂代码，通过自然语言提示词即可设计测试流程，聚焦业务逻辑而非技术实现。对开发团队：通过标准化MCP服务接口，快速接入不同测试工具（Web/APP/桌面端），实现跨平台测试的统一管理。对企业：降低自动化测试门槛，加速CI/CD（持续集成/持续部署）流程，让“全链路自动化测试”从高端技术转化为普惠工具。随着大模型与MCP生态的深度融合，未来的自动化测试将更加智能——不仅能执行预设

在当今数字化浪潮中，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的生活，而数据标注作为支撑人工智能发展的关键环节，犹如一座隐藏在幕后的基石，发挥着不可或缺的作用。接下来，让我们一同深入了解数据标注领域中的文本标注与语音标注这两大核心板块。

数据标注工具是人工智能的“幕后英雄”，不同工具各有所长，适配各异场景。精灵标注助手全能拓展强、跨平台友好；Labellme 图像标注精湛、开源灵活；Label link 简便快捷、快速出标注。开发者面对实际项目，需综合权衡标注任务特性、数据类型、团队技术、项目预算等因素，精心挑选工具，方能提升标注质效，为模型训练筑牢根基，助推人工智能项目破浪前行。

在知识传授或模型训练等场景中，可类比为师傅带徒弟的过程。由于人的能力有限，即便师傅能力很强，也难以将所有本领毫无保留地传授给徒弟，而且徒弟也未必能全盘接收。所以，师傅往往会将一部分技能传授给第一个徒弟，另一部分传授给第二个徒弟等。在这个过程中，徒弟学习技能的阶段就被称为蒸馏。在蒸馏过程里，存在硬标签和软标签两个重要概念。师傅传授给徒弟的是一种思维方式，从技术层面讲，是向徒弟传递一些概率分布，即针对

在知识传授或模型训练等场景中，可类比为师傅带徒弟的过程。由于人的能力有限，即便师傅能力很强，也难以将所有本领毫无保留地传授给徒弟，而且徒弟也未必能全盘接收。所以，师傅往往会将一部分技能传授给第一个徒弟，另一部分传授给第二个徒弟等。在这个过程中，徒弟学习技能的阶段就被称为蒸馏。在蒸馏过程里，存在硬标签和软标签两个重要概念。师傅传授给徒弟的是一种思维方式，从技术层面讲，是向徒弟传递一些概率分布，即针对