做 Web 测试多年，我见过太多 UI 自动化项目，最后都卡在了长期维护这一步。刚开始做的时候，几条脚本很快就能跑起来。但随着页面改版、用例变多，后续维护越来越占时间。尤其是一些比较固定的回归流程，如果每次都要改脚本、查失败原因，效率反而不如手动回归了。CueCast（回演）解决的就是这个问题。它主打零代码 Web UI 自动化测试，通过真实操作录制、稳定回放和可视化维护，大大降低了测试创建和后续

AI 定时任务火了！日报自动写，价格自动盯，数据自动理，连 GitHub 每周最火的项目都帮你扒好了。每天醒来，活儿已经干完了

最近，DeepSeek 发布 DSpark，再次引发了 AI 圈的关注。DSpark 并不是一个全新的大模型。它是在 DeepSeek-V4-Pro 的基础上加入 speculative decoding 模块，重点放在推理效率和生成速度上。这听起来有些技术，但放到日常使用里很好理解。当你让 AI 写一段代码、生成一篇文章、分析一份资料时，如果任务比较复杂，等待时间就会变得明显。模型越慢，你越容易

不会编程，也能用 AI 制作交互式课件。本文以凸透镜成像为例，演示如何通过一句话生成、修改、检查并保存可拖拽操作的物理课件。

Playwright 和 CueCast 代表的是两种不同的自动化测试思路，一个把更多控制权交给代码，一个则尽量降低门槛，把创建、执行和维护交给工具。对很多团队来说，真正需要考虑的是哪种方式更适合自己的人员配置、测试场景和长期维护成本。尤其当 Web UI 回归逐渐变成一项高频、重复的工作时，简单本身就是一种效率。如果你也在尝试更轻量的自动化测试方式，可以试试CueCast这类零代码工具。目前 C

之前一篇文章中，我们用阿可 AI 实现了测试流程的自动化，比如打包版本、环境升级、执行测试。不少读者对具体怎么操作比较好奇。今天，我们就以版本打包为例，手把手教你如何让**** 完成一次操作，再把这次操作变成一个可以反复调用的 AI 队友。下面我们一步步看具体如何操作。

8 月 12 日深夜，DeepSeek 终于上线了万众期待的 V4 Pro 正式版。这次，我们在里实测了 DeepSeek V4 Pro 在具体任务中的表现，一起来看看。

这次实践中，阿可 AI 并没有取代测试人员。它解决的是测试流程中大量重复但又必须完成的工作，并且可以根据任务目标和实际情况参与判断，并将已经跑通的流程沉淀为 AI 队友，让测试经验变成可以持续复用的能力。AI 的意义，或许就在于帮助人减少这些机械重复，把时间重新投入到需要创造和思考的事情上。如果你也在被重复性工作困扰，不妨挑一个每天都要做的流程，先交给阿可 AI，让它成为你的 AI 队友，帮你把时

AI 正在改变测试工作的方式，但对于大多数团队来说，更实际的方向，是让 AI 和自动化测试工具各自发挥价值。先把高频、重要的业务流程通过自动化测试工具沉淀下来，再让 AI 参与探索、分析和辅助排障，才是 AI 时代自动化测试更实际的方向。

近期的 AI 圈，几乎被 Kimi K3 刷屏。月之暗面推出的这款全新大模型，凭借长文本处理、复杂推理和代码能力，以及原生视觉能力，成为当下最受关注的 AI 产品，很多人都想试试它在真实任务中的表现到底怎么样。但超高热度也带来了超负荷的算力压力，目前官方已经暂停新用户订阅。不少还没来得及开通的用户，只能暂时等待订阅恢复…吗？现在，Kimi K3 有了新的体验入口。已经完整接入 Kimi K3，你可