从春节前 Deepseek 开始火爆全网，我们几乎每天都看到 Deepseek 的新闻，有介绍 IDE 配置的，有介绍本地部署的。再好的工具也要在工作中用起来才能产生真正的价值，对吧！接下来，我将会总结一下自己的使用。

AI测试用例生成系统 - 基于多模态AI的智能化测试解决方案这是一个基于多模态AI模型的智能测试用例生成系统。它支持通过上传PDF文档和图片等多种输入方式,结合上下文需求和提示词,自动生成结构化的测试用例,并提供多种格式的导出功能。

AI 驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在的 bug 或缺陷。本文将探讨这一领域的前沿技术，并通过一些代表性工具和框架进行详细分析。

在本文中，我们将以一个实际的代码示例为基础，详细讲解如何使用 EvalScope 对大模型进行性能测试。

搭建属于自己的 DeepSeek 本地部署环境，需要结合模型部署、API 接口搭建以及前端交互等步骤。

本文我们就来盘点一下使用DeepSeek的N种方式，避免继续被傻傻的割韭菜。

这是一个旨在帮助软件测试人员根据任务复杂度和输出质量需求选择合适大语言模型（LLM）的实用指南。

在人工智能（AI）系统日益渗透到我们生活各个方面的今天，从手机上的语音助手到自动驾驶汽车，其可靠性和安全性变得至关重要。我们如何确保这些AI系统在复杂、多变甚至恶意的现实世界中依然能稳定工作？答案的关键一环就是鲁棒性测试。

去年了解到DeepSeek的时候，它在大模型排行榜上已经是第7名了，而且它还是前10名里面唯一一个开源的。想不到经过一个春节，DeepSeek更是火出了天际。‌DeepSeek在美国苹果应用商店和中国苹果应用商店的免费应用排行榜上均排名第一‌。

今天我们就带领大家一起来了解下这个“AI副驾驶”到底是干什么？有什么样的特性功能？跟大家常用的Playwright MCP服务有什么区别？如何安装使用？希望对你有所帮助！