AI降低的是“写代码的体力成本”，提升的是“编码效率”，但丝毫没有降低“工程师的思考成本和责任成本”。你到底是工具的使用者，还是工具的奴隶。只会复制粘贴AI代码的人，迟早会被淘汰；懂得驾驭AI、校验AI、修正AI，让工具为自己所用的人，会在AI时代越走越远。AI负责输出代码，工程师负责保证正确。

传统接口脚本开发第一步，就是人工研读 Swagger/Postman/ 抓包文件，逐条梳理接口路径、请求参数、响应规则、业务约束，不仅耗时，还极易遗漏必填项、枚举值、限流规则等关键信息。比如，让人工来梳理100个接口，可能需要2-3天，还容易遗漏字段约束。这个Skill 技能是专门用于将来自不同来源、不同格式的接口定义数据统一转换成标准化结构化的接口数据。目前支持输入源：Har抓包文件YApi/A

需要注意，AI 永远替代不了人的业务经验，核心场景必须由人来把关。虽然 AI 可以帮我们批量生成、快速补全、标准化校验，但它不懂业务背景、不懂历史坑点、不懂线上风险。真正关键的核心流程、高风险业务、复杂业务规则，最终还是要靠测试工程师的经验来判断、来兜底、来拍板。甚至，我们还可以联动上一篇教程中需求分析阶段搭建好的各类 Skill，实现跨环节协同作业。

上面的步骤只是你开启AI编程工作学习的一个开始，未来还有很多东西要学。万事开头难，这篇文章其实是最难的部分，后续你遇到任何问题，直接问 Claude Code ，它都能帮你解决。最后，我想纠正一个常见的认知：虽然它名字叫“Claude Code”，但它的能力绝不仅仅止步于写代码。在实际使用中，它更像是一款真正意义上的通用 Agent。AI 编程的效果，往往取决于“工具”与“模型”的双重配合。而在“

上述的几种方法，只是用来救急，用于恢复最近一次的变动，但如果你想恢复到之前指定的某一个时间点，上述的方法不一定有效，所以更为建议的方法是，在每次用AI修改好的功能，一定要及时用git进行版本管理，方便后续回溯，即便AI把最新代码搞坏了，也可以通过git恢复。顾名思义，就是一旦打开，CC 可以全自动地操控你的电脑，不需要你的任何确认。命令，进入Claude Code，默认是需要登录连接 Claude

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

在前面，我们分享过什么是？，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。的本质是一组，用于教会 AI 完成特定任务，让AI按照标准规则干活，是一套可复用的规则。那Skills到底能用来做些什么呢？我只想说，在计算机的世界里，万物皆可Skills化！就拿测试领域来说，我们完全可以将那些资深测试专家的经验、流程、模板等固化下来，

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

最近开源了自家官方 CLI 工具，简单来说，开源了一款飞书/Lark 开放平台命令行工具，它可以让人类和AI Agent 都能在终端中操作飞书。覆盖了消息、文档、多维表格、电子表格、日历、邮箱、任务、会议等核心业务域，提供200+命令及19个。？AI 圈每天都在出新东西。但我想说，对高频使用飞书的人来说，这件事的意义，甚至不亚于OpenClaw 第一次接入飞书的那天。对很多人，尤其是极客与职场效率

Superpowers：为AI编程注入工程纪律的开源神器 Claude Code等AI编程工具存在需求理解偏差、缺乏标准化流程等问题。Superpowers作为开源AI编程工作流框架，通过"流程大于提示词"理念，将软件工程最佳实践封装为可执行技能，强制AI遵循TDD、Code Review等规范。 核心功能包括：Brainstorming澄清需求、Write Plan拆分任务、