自己做的基于PyQt5效率工具有一个优化需求：当窗口不在前台激活的情况下，不做后台任务，因此需要检查窗口是否在前台PyQt的接口文档定义啥的找起来比较复杂，坑也比较多，stackoverflow上边也没有什么很完美的答案经过自己一番探索，找到其中一个方式，（假设有继承QWidget）代码如下：# 是否在前台active，假设点到另一个窗口激活，这个就是Falseself.window().isAc

本文介绍了基于LLM的问答Agent开发要点。作者将问答Agent视为一个输入输出函数，强调处理过程可采用自然语言提示或结构化图形式，并指出提升回答质量需生成充分的中间数据。文章以Coze平台为例，说明开发流程包含人设设定、模型选择、插件扩展、工作流设计等模块，支持调试评测和多渠道发布。作者开发的Python问答Agent已在Coze平台上线，可供体验交流。全文简明扼要地分享了问答Agent的开发

本文分享了作者使用CozeLoop的体验，对比CozeStudio更专注于Prompt Engineering。文章介绍了CozeLoop的DDD架构设计，包含api、modules和infra三层，其中modules内部采用app/domain/infra划分。部署方面遇到mac转linux兼容、MySQL缺省DB、broker启动等问题的解决过程。开发功能方面详细说明了Prompt调试界面、评

Coze开源了AI开发工具CozeStudio和CozeLoop，本文重点介绍了CozeStudio的部署体验与技术架构。CozeStudio采用DDD分层架构，支持Docker部署，提供完整的Agent开发环境，包括System Prompt、工具链、知识库等功能。其工作原理是通过ComposeGraph将模型、Prompt和各种工具能力整合，实现完整的Agent执行流程。文章还分享了基于Mac

《Game Of AutoTest》的最后一篇文章，聊一下游戏自动化测试的价值。做好自动化测试的价值分析，不仅能够自动化测试技术落地做足理论基础，而且也能在任意时候指引自动化技术落地者做好当下的决策，从而逐渐把自动化测试做出更大的规模跟成果。

游戏自动化该怎么做？这是一个值得探讨的问题。在中国，用手游自动化来描述，可能更为贴切。游戏自动化技术并不难以上手，有许多现成的工具提供使用。但是，要想做好游戏自动化，让其真正服务于游戏研发/运营期业务，并不是一件容易的事情。自动化测试技术上的实质是通过代码模拟玩家的行为，本意是用来补足真人测试工作。游戏测试通常分为功能测试与专项测试，游戏自动化同样也需要适应这两种场景。专项测试分很多种，普遍来讲客

近期大模型Agent应用开发方面，MCP的概念比较流行，基于MCP的ToolServer能力开发也逐渐成为主流趋势，所以看一下mcp-go这个MCP的SDK实现。对于企业内部而言，在这个SDK基础上做封装，基本上就能够完善MCP-Server的开发生态。因此今天就简单看一下这个SDK里面，实现了什么东西。里面包括Client连接的实现、Server端的实现以及一些应用案例。

在python开发期间，由于GIL的原因，不能直接采用并行的方式处理代码逻辑。在multiprocessing库的支持下，python程序能够启动子进程执行特定的任务，但子进程的管理也成为了问题。为了简化用户开发成本，python在concurrent.futures下内置了ProcessPoolExecutor这一数据结构，实现了简单的进程管理及任务调度。如果没有特别的需求，开发者只需要用Pro

python语言，一般适用于快速实现业务需求的用途，在大型架构方面其应用范围并没有Java、Golang以及C++那么丰富，因此相对来讲还没有形成非常统一的技术体系。在某些需求中可能需要开发多个服务，服务之间需要实现异步通信，甚至是调用对方的函数。celery就是一个典型的例子，它提供了以将python函数注册到消息队列的方式暴露服务的方法，并且支持RabbitMQ、Redis等多种Broker中

近期大模型Agent应用开发方面，MCP的概念比较流行，基于MCP的ToolServer能力开发也逐渐成为主流趋势，所以看一下mcp-go这个MCP的SDK实现。对于企业内部而言，在这个SDK基础上做封装，基本上就能够完善MCP-Server的开发生态。因此今天就简单看一下这个SDK里面，实现了什么东西。里面包括Client连接的实现、Server端的实现以及一些应用案例。