它不是帮你简单生成几段 Appium 脚本，而是让 AI Agent 直接操作 Android 真机或模拟器：理解自然语言测试任务、识别页面、点击控件、跨 Ap...

传统方案会用 Embedding 阈值、Cross-Encoder Reranker，或者再调用一次 LLM 做筛选。

但当能力数量变成 50 个、100 个甚至更多，路由本身就开始成为 Agent Harness 的核心问题。

当 Tool Call 开始真正影响外部系统，Guardrail 就不再只是一个“安全功能”，而是必须被系统测试的一条关键链路。

当 AI 开始直接参与分类、路由、风险判断和业务决策以后，测试工程师要验证的，已经不只是“结果对不对”，还包括：

Jev 发布不到一周，已经被 Vercel AI Gateway、LangChain 等 Agent 基础设施快速接入。

摘要：面向应届生设计一个多语言SDK契约测试项目，用黄金向量验证序列化、错误码和流式取消，比单纯生成客户端更能体现测开能力。

摘要：新版Copilot Review会展示后续才发现的Previously missed问题。本文给出重复运行、变形补丁和问题级召回的稳定性评测方法。

摘要：GitHub 9月18日支持用REST API管理代码覆盖率规则。本文说明怎样把最小覆盖率、最大下降幅度、例外和规则漂移纳入测试。

摘要：Google与Speakeasy开放OpenAPI生成工具后，本文聚焦生成式SDK的质量门：同一规范在不同语言里必须保持序列化、错误、流式取消和版本来源一...

该调用哪个 Tool？加载哪个 Skill？哪些上下文值得保留？这次操作有没有风险？执行结果需不需要人工检查？

看起来没有 ChatGPT、Claude 这类大模型那么“全能”，但如果你真正做过 Agent、RAG 或 AI 测试平台，就会发现：

一个组织有40个仓库。A仓要求覆盖率80%，B仓只要新增代码不下降，C仓因为迁移时临时关过一次门禁，半年后没人记得打开。

第一次评审，AI指出“退款接口缺少幂等键”。开发提交第二版，只改了变量名。再次评审后，这条评论却从待办区消失了。

OpenAI新发布的Agents API让开发者可以直接使用Codex背后的Harness和基础设施，Agent开始真正具备跨小时甚至跨天执行任务的能力。但Ag...

Playwright官方现在已经明确给Coding Agent提供playwright-cli和可安装Skills；GitHub Agentic Workflo...

GitHub最新披露的大规模Rust迁移里，AI Agent写了大部分代码。这会让很多测试工程师紧张：开发都能大批量生成，自动化测试还有价值吗？

团队做了一次看起来无害的优化：把 embedding 模型换成新版本，顺手把分块从 512 改到 1024，理由是「大段落语义更完整」。上线后抽查了几条问答，回...

打开一个迭代的质量看板，会看到一组很矛盾的数字：用例总数比上个季度又涨了一截，需求覆盖率显示 100%，几乎所有功能点后面都挂着一串绿色的对勾。可这个版本上线，...