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LLM 自动化测试系列(04):Web UI 自动化——Midscene 的视觉驱动脚本化2026/09/26
字节跳动开源的 Midscene 走的是纯视觉定位路线:不写 selector,直接把截图交给视觉模型,用自然语言描述'点击提交按钮'。这篇拆解它的三种模型角色分工
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一天一个开源项目(第228篇):AX —— Google 开源的「Kubernetes for Agents」,用声明式 YAML 编排十亿级 Agent 任务2026/09/26
AX(google/ax)是 Google 开源的高吞吐声明式 Agent 编排运行时,目标是在单个集群里调度十亿级的自主 Agent 工作负载。
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Firecracker 与 KVM2026/09/26
microVM 可以先理解为一台设备配置精简的虚拟电脑。VM 是 Virtual Machine(虚拟机)的缩写,micro 强调它的轻量设计。在里面,Python 程序可以下载依赖、写入文件、等待超
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开放接口限流从 20 改到 200 还是每分钟 20 次:拆完防重放+幂等+限流,我找到 5 个静默失效的坑2026/09/26
起因:限流阈值改了,线上纹丝不动 我们有个开放网关给外部系统调能力接口,写操作限流配的是每分钟 20 次。 某天业务方说不够用,我把配置从 20 改成 200,重启,压测——还是每分钟 20 次被拦。
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Python环境配置:conda+PyCharm+换源,附6个坑2026/09/26
Windows从零配Python开发机:Miniconda安装、conda与pip换清华/阿里源、虚拟环境、PyCharm解释器设置,附PATH、conda与pip冲突、SSL等6个坑的解决方法。
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接口测试框架重构:YAML 用例驱动 + 分层设计2026/09/26
将接口测试按职责拆分为数据、驱动、执行、断言、API 封装等独立板块,让项目结构更清晰,每个文件只负责单一职责,避免逻辑杂糅。
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DeerFlow Docker Desktop 部署教程2026/09/26
DeerFlow Docker Desktop 部署教程 核心思路:下载官方仓库 → 把两个示例配置改名成正式配置并填上模型 → 写 .env → 用 Docker Compose 启动。 1 准备
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闪学it-Linux云计+AIOps大模型2026/09/26
一、Linux:云计算的母语 Linux 不是一门需要“学完”的课,而是一种需要养成的手感。 真正要刻进肌肉记忆的,只有四件事: 文件:一切皆文件,包括设备和网络套接字 进程:谁在跑,谁在等,谁在吃
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用 AI 迁项目有多爽?我把 Webpack 迁 Vite 的全过程记下来了2026/09/26
用 AI 迁项目有多爽?我把 Webpack 迁 Vite 的全过程记下来了 40 秒是什么概念? 按下保存,起身倒水,坐下,杯子还没放稳,编译条才刚跑完一半。改一行样式,浏览器来回切三次才刷出来;同
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LangChain.js 对话记忆体系(一):内存存储与文件持久化,让 AI 拥有对话记忆2026/09/26
大模型本质上是无状态的 —— 每一次调用 model.invoke() 都是一次独立的请求,它不会自动记住上一轮说了什么。想要实现连贯的多轮对话,就必须手动维护对话历史,把上下文拼接到 Prompt