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基于 Cursor 的智能测试用例生成系统 - 项目介绍与实施指南

本文介绍了一个基于Cursor AI的智能测试用例生成系统,该系统可自动从需求文档生成高质量测试用例。系统采用Python+Markdown+Excel技术栈,实施周期仅需1-2天。核心功能包括智能问答、自动生成测试用例和文档自动转换(最新优化支持图片提取与AI可读)。系统能显著提升测试效率:用例编写时间缩短90%以上,覆盖率提升30%,质量提升50%,并实现100%的知识沉淀。系统架构包含知识库

#测试用例#人工智能#AI
当Xcode大于等于8时,如何使用Appium Desktop 获取iOS APP控件的id进行自动化测试

背景:当 Xcode 升级到 8,在iOS自动化测试中,以前老的appium(1.5.3)的版本再也无法启动 iOS APP(官错误信息显示:Requested iOS support with version >= 10, using XCUITest driver instead of UIAutomation-based driver, since the latter is unsuppo

#ios#xcode
jenkins 出现“Error 403 No valid crumb was included in the request ”的解决方案

背景介绍开发的jenkins job 在local的 一台windows 上,而我们测试的jenkins job 在azure 上的一台windows server 2012 上。由于 azure上机器的网络比local的网络好,所以测试不愿意把测试job建在开发的jenkins上,开发也觉得迁移自己的job到azure上麻烦。那我们只能使用Remote access API(https://wi

#jenkins#azure
Cursor Skills 快速上手指南

《Cursor Skills 快速上手指南》摘要: Cursor Skills 是 AI 辅助开发工具 Cursor 中的模块化功能扩展系统,通过封装特定领域知识和工作流程,让 AI Agent 能智能执行专业任务。本文提供 5 分钟快速入门步骤:检查版本(≥0.44.0)、启用功能、测试示例 Skill。详细介绍了 Skills 的核心优势:减少重复工作、保持项目一致性、提升开发效率(支持自动化

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#AI
如何定位APP上的webview控件

背景:在使用appium进行app测试时,发现很难定位webview上的控件. 使用chrome-development tool 来定位元素:android手机连接PC, 并确保在cmd中输入adb devices 可以找到devices的序列号.打开APP的webview 页面。在 PC机的chrome 浏览器上输入如下地址:chrome://inspect/#devices你会看到如

#webview#android#chrome
933 人、16000 个 PR:OpenClaw 2.0 为什么被称为龙虾史上最大更新

2026 年 8 月 30 日,开源 AI Agent 项目 OpenClaw 发布 2.0(v2026.8.1),933 名贡献者、16,000+ PR 约占历史一半,为史上最大更新。核心变化:安装 15 分钟完成、网页端重构、共享云会话多人协作、Swarm 多 Agent 并行、Active Memory 长期记忆及 SQLite 迁移。GitHub 约 38.8 万星全球第 6,此前经历半年

#人工智能
一文读懂 Sealos:让云原生像用电脑一样简单的云操作系统

Sealos是一个基于Kubernetes的"云时代个人电脑",它把多台服务器整合成一个"超级计算机",让使用云服务变得像操作个人电脑一样简单。相比传统云平台,Sealos具有五大核心优势:1) 极低的使用门槛,非技术人员也能快速上手;2) 成本仅为传统云的1/10;3) 强大的安全隔离机制;4) 支持公有云/私有云无缝切换;5) 内置开发工具提升效率。通过

EvalScope大模型评测新手指南

本文介绍了EvalScope大模型评测框架的主要功能和使用指南。EvalScope是由魔搭社区打造的一站式评测工具,支持模型能力评测、推理性能压测和结果可视化三大核心功能。文章详细说明了在不同操作系统(macOS/Windows)上的安装部署步骤,重点区分了本地GPU推理与API调用的适用场景,并提供了快速判断表帮助用户选择适合的评测方式。内容涵盖数据集配置、模型评测实战、高级功能技巧以及常见问题

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#语言模型#人工智能
AI赋能软件测试新人入门指南

文章摘要: 本文系统介绍了AI提示词与提示词工程的核心要点,以及文生图模型的评估标准。第一部分解析提示词的定义、类型及优化技巧,强调明确性、具体性、上下文提供等原则,通过案例展示优化提示词可显著提升AI输出质量。第二部分提出文生图模型的三维评估标准:图文匹配度(5级评分)、画面质量与美感(技术缺陷与艺术性)、细节处理与合理性(逻辑自洽性),为生成式AI的应用提供量化评估框架。全文结合行业场景案例,

#人工智能#AI
AI赋能软件测试新人入门指南

文章摘要: 本文系统介绍了AI提示词与提示词工程的核心要点,以及文生图模型的评估标准。第一部分解析提示词的定义、类型及优化技巧,强调明确性、具体性、上下文提供等原则,通过案例展示优化提示词可显著提升AI输出质量。第二部分提出文生图模型的三维评估标准:图文匹配度(5级评分)、画面质量与美感(技术缺陷与艺术性)、细节处理与合理性(逻辑自洽性),为生成式AI的应用提供量化评估框架。全文结合行业场景案例,

#人工智能#AI
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