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使用 AI 编程开发大模型测试系统的实践与技巧

使用 AI 编程开发大模型测试系统的实践与技巧

导读:文章以"用 Trae/Cursor 从零开发 LLM 测试系统(FastAPI + React)"为案例,核心结论是 AI 编程的关键在"写提示"而非"写代码":把大需求拆成接口结构→数据模型→前端组件→联调日志的可验证小任务,配以"角色 + 目标 + 要求 + 上下文 + 样例"的提示词模板,再靠 MVC 分层、统一日志、ORM 迁移与 AI code review 兜底质量,走完从架构设计到部署上线的全流程。适合尝试用 AI 辅助开发内部工具、或想评估候选人在 AI 编程实践中真实功底的工程团队。

一、实践:用 AI 编程从零搭出一个

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测试工程师如何从 0 搭建一个自己的 Web 测试工具

测试工程师如何从 0 搭建一个自己的 Web 测试工具

导读:文章面向"会写简单接口的测试同学",讲清测试工程师为什么要自建 Web 测试工具(重复操作多、业务流程长、经验应沉淀成工具而非文档),以及怎么搭建:技术栈够用就好(后端 Django 或 Spring 全家桶、前端 Bootstrap/Vue、常用关系型数据库即可),并给出从环境搭建、写页面/接口到前后端联调、发布部署的完整落地路径与常见坑。适合想给自己和团队造内部工具的测试工程师,面试官可据此考察候选人的工程化意识与端到端落地能力。

为什么要自己做测试工具、技术栈怎么选、从环境搭建到发布部署的完整路径。适合会写简单接口、想给自己和

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