2025 年 5 月 16 日，Codex 以“云端软件工程代理”的研究预览形式进入 ChatGPT，可并行处理多个任务，每个任务运行在独立的云端沙盒环境中。OpenAI 推出了记忆功能的预览版，让 Codex 能记住过往经验中的实用上下文，包括个人偏好、修正内容，以及需要花时间整理的资讯。如此循环，直至任务完成。在测试类任务中，其接受率仅为 59.6%，是九类任务中最低的。要理解今天的 Code

本文核心：使用 JDBC Request 连接数据库，执行 SQL数据库断言的多种方式（查询并校验返回值）前置清理和后置清理保证测试环境干净批量执行多个 JMX 的方法与注意事项。

在编程语言的历史上，很少有语言能像 Rust 一样，在短短十余年间从个人项目成长为操作系统、云原生基础设施和嵌入式领域的关键力量。它连续多年被评为“最受程序员喜爱的语言”，被 Linux 内核、Windows 内核、Android 系统接纳，支撑着 AWS、Cloudflare、Discord、Dropbox 等公司的核心基础设施。它的“安全、并发、性能”三重承诺背后，是怎样的设计哲学？生态方面，

专栏进度：08 / 10 (自动化实战专题)Allure 是一款支持多语言、多框架的开源报告工具。它的强大之处不仅在于颜值，更在于它能记录测试步骤、附件、历史趋势、严重级别以及自动截屏。

专栏进度：01 / 03 (Docker 专题)你是否经历过安装 psycopg2 或 pandas 时，因为服务器缺少某个 C 语言库而折腾一个下午？Docker 的核心价值在于：它将你的代码、解释器、依赖库、甚至操作系统配置，全部打成一个只读的 “镜像（Image）”。

Docker Compose 的核心是 docker-compose.yml。它定义了三个关键要素：Services (服务)：你的容器镜像（Python 应用、数据库等）。Networks (网络)：让容器之间能通过“服务名”互相访问（比如 db:5432 而不是变化的 IP）。Volumes (数据卷)：保证数据库重启后，数据不会丢失。

专栏进度：03 / 03 (Docker 专题收官)在本地跑通 Docker Compose 只是开始。当你把代码推向生产服务器时，你必须面对现实世界的残酷：服务器重启了怎么办？数据库数据被容器删了怎么办？手动部署太慢怎么办？

专栏前言：如果说 Prompt 是大脑的思考方式，那么 RAG 就是大脑能随时翻阅的私人图书馆。本篇我们将深入探讨如何利用 Python、向量数据库和重排序技术，构建一套精准的知识库问答系统。🚀 为什么“直接问”大模型不再有效？幻觉问题：模型不知道答案时，会一本正经地胡说八道。数据滞后：大模型无法感知实时信息或企业内部私有数据。成本昂贵：将海量文档作为上下文（Context）输入，会迅速耗尽 T

专栏前言：大模型本质上是“无状态”的。每一次对话对它来说都是初次见面。本篇我们将探讨如何通过 Python 编排，利用不同的记忆策略让 AI 突破 Token 瓶颈，构建拥有“持久人格”的智能体。🚀 为什么“直接带上历史记录”行不通？很多开发者最初的做法是将所有对话记录（Chat History）全部塞进 Prompt。这会带来三个致命问题：费用爆炸：Token 消耗随对话轮数呈指数级增长。上下

专栏进度：01 / 10 (微调实战专题)在 2026 年的 AI 开发语境下，“微调”已经从大厂的专利变成了开发者的常用工具。但 90% 的项目失败，不是因为算力不够，而是因为选错了技术路线。本篇将带你建立一套科学的“微调决策矩阵”，并完成工业级开发环境的闭环搭建。