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AiPy,能踏实当我的 AI 打工牛马吗?

最近是不是感觉AI智能体(Agent)层出不穷? 个个都说能帮你干活,解放双手。但试了一圈,有的像“玩具”,中看不中用;有的像个“黑盒子”,搞不清它在干嘛,数据安全更是让人心里打鼓;还有的门槛高得吓人,仿佛得先考个程序员证才能用... 所以,我也一直在寻找那个真正能“扛活”、让人放心的AI伙伴。最近发现了 AiPy,它会不一样吗,能踏实当我的 AI 打工牛马吗? 8月1日(周五)晚8点,开源中国《技术领航》直播栏目,邀请知道创宇 AI 业务部总经理王利伟,来一场关于开源智能体 AiPy 的深度直播。 为什么说 AiPy 值得特别关注?因为它戳中了我对靠谱AI助手的很多期待: 无需懂复杂代码,用自然语言告诉AiPy你的需求。比如分析合同、处理数据、生成图表?说出来就好。AiPy能理解你的意图,并自动写出可运行的Python程序。技术小白也能轻松上手。 AiPy的核心优势就是本地化部署。你的文件、你的数据,就在你自己的机器上处理。很多人担心的商业机密、敏感数据上传云端的问题都不存在了。 而且,AiPy不只是给你一个最终结果。它会自动交付完整的、可运行的Python代码和成果。过程透明可见,...

软件工程3.0时代,为什么人工测试仍必不可少?

大家好,我是陈哥。 昨天刚看完朱少民老师的《软件工程3.0》,书中提到: 现在已经是大模型驱动的人机协同范式,我们已经进入了软件工程3.0时代。这不仅意味着技术的跃迁,更是观念与方法的深刻变革。 即便是在软件质量保证(SQA)领域,AI也以锐不可当之势渗透: 测试脚本实现自我修复; 机器学习模型精准预测易出Bug的代码区块; 自动化机器人一夜之间便可吞吐数千个测试用例; …… 一个核心问题浮出水面:AI会取代测试人员吗? 不会。因为AI没有让测试人员冗余,只是重新定义了他们的角色。 如果您也想在测试团队落地“AI+测试”,可备注【AI测试】了解咨询服务。 一、人工智能在软件测试中的崛起 过去数年,AI工具已显著提升了测试的速度、覆盖范围与整体效率。 举个例子,AI 算法可通过分析历史Bug模式,精准锁定应用中最可能失效的区域,将测试资源集中于这些高风险“热点”,实现潜在问题的提前拦截,在开发周期早期便筑牢软件质量的防线。 此外,AI工具还攻克了测试维护的难题:与手动脚本不同,部分AI工具能自动适配微小的UI变化。借助AI在应用界面变动时动态更新测试步骤,大幅减少了代码微调后重写测试脚本...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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