在日常工作中，你可以把需要生成的 Excel 测试用例模板、接口文档模板、报告规范格式等，通过 Markdown 形式整理后，放在。，Skills就是给 AI 准备的技能包，让 AI 快速学习使用各种专业技能，而不用每次都重复输入提示词、编写脚本等等。AI智能体、AI工具等八大版块，手把手带你玩转超20个真实AI项目实战，对标企业级招聘需求，职场进阶AI首选！》，获取免费测开学习路线、简历模板、面

AI Coding正在经历一条非常清晰的能力跃迁路径。最早的AI coding，本质上是程序员的效率工具。模型学会写代码、调用工具，但它主要还是一个辅助者，服务对象是专业开发者，作用方式是局部提效。而之后的，Coding从专业行为变成一种更大众的表达方式。人们不需要理解每一行代码，但可以借助更好的，把想法快速变成产品原型。在这个阶段，，拥有好的idea的值开始凸显。

作为测试工程师，日常工作中难免会遇到这些痛点：Web应用测试要手动写脚本、调试Bug凭直觉瞎试、测试失败后逐个排查耗时费力、TDD流程难以坚持……其实，用好AI相关的测试Skill，就能轻松解决这些难题——无需重复造轮子，让AI成为你的QA搭档，把精力聚焦在核心测试逻辑上。今天就给大家整理了4个测试岗位高频实用的Skill，涵盖Web应用测试、TDD开发、测试修复、系统化调试，每个都附详细用法和项

用 AI 的能力去处理 AI 的信息。AI 从来不是用来替代思考，而是用来放大思考。很多人以为 AI 编程就是 “说句话出代码”，却忽略了真正决定产品价值的，永远是你想解决什么问题、你怎么设计方案、你如何判断好坏。技术的价值永远在于解决问题，而 AI 编程的终极目标，是让我们把精力聚焦在 “该解决什么问题” 上，而非 “该怎么写代码”。我做「AI 热点监控工具」这个项目，初衷很简单：不教大家做华而

是 Anthropic 推出的一个开放协议，让 AI 模型（如 Claude）能够安全地连接外部工具和数据源。传统方式：AI → 只能聊天MCP 方式：AI → 可以操作浏览器、读写文件、调用 API...🔌标准化：统一的接口规范，一次配置到处运行🔒安全性：权限可控，操作可审计🔄可组合：多个 MCP 服务器可以协同工作。

这里延展一点，目前有很多股民，就在利用小龙虾自动盯盘，前两天看到一个新闻，有个家伙，靠着小龙虾自动操盘，2天盈利了30W。由于这个工具功能并不是此次我们的重点，我们主要为了验证GLM-5-Turbo龙虾模型在多Agent协同开发的能力，对于工具本身的功能，大家如果感兴趣的话，可以自行完善。开发完成后，它并没有将项目帮我自动启动起来，但AutoClaw还是很体贴的问我是否需要它帮忙把项目跑起来，偷懒

智谱号称"全球首个龙虾模型"，要问GLM-5-Turbo到底行不行？在我的实际体验当中，GLM-5-Turbo 的“一次跑通”能力非常强，基本上一次命令就可以满足我的预期，甚至超出我的预期。且无论是响应速度、代码质量、亦或是多工具串联、长指令拆解等方面，表现非常不错。之前用通用模型跑龙虾任务时，很多时候第二个任务就开始胡说八道。换GLM-5-Turbo之后最大的感受就是一个字，稳。一天跑下来没崩过

智谱号称"全球首个龙虾模型"，要问GLM-5-Turbo到底行不行？在我的实际体验当中，GLM-5-Turbo 的“一次跑通”能力非常强，基本上一次命令就可以满足我的预期，甚至超出我的预期。且无论是响应速度、代码质量、亦或是多工具串联、长指令拆解等方面，表现非常不错。之前用通用模型跑龙虾任务时，很多时候第二个任务就开始胡说八道。换GLM-5-Turbo之后最大的感受就是一个字，稳。一天跑下来没崩过

正因 Skill 的诞生，正因 AI Agent 的强大赋能，如今，每一个普通人都能站在「巨人的肩膀」上 —— 人类过去数十年积累的技术成果、开源智慧，不再是少数开发者的专属，只要你想，就能一键调用，为你所用。之前，要借助外力的，都是各种找工具，下载、安装工具，有了Skill之后，你可以很轻松的将其转化为AI的Skill技能。

很多人看到 Skills 的功能介绍，第一印象会觉得：“这不就是自定义提示吗？其实不一样。自定义提示只是一次性的说明，且无法文件化、资产化复用；而 Skills 是可以保存、调用、组合、反复优化的体系化工作规范文件。说白了，Skills 就是一套你写给 Claude 的“说明书”和“SOP（标准作业程序）”。对 AI 的“要求标准”，把它们体系化成文件，写到一个个Skill文件中， 且可以本地保存