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测试工程师别只学 Prompt：Skills 才是 AI 测试流程的复用层

测试工程师用 AI，最容易从 Prompt 入门：让它写用例、整理缺陷、生成报告。短期看很爽，长期看会遇到一个问题：每次都要重新解释上下文、格式、字段、边界和输出要求。人累，模型也容易跑偏。 Skills 的意义就在这里。它不是一段更长的提示词，而是把一套稳定测试方法封装成可复用能力。下次遇到同类任务，不必从零写要求，
测试工程师别只学 Prompt：Skills 才是 AI 测试流程的复用层
作者：Administrator
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标签： #工具

Obscura 用 Rust 重写抓取引擎：它不是 Chrome 替代品，而是 Agent 的轻量浏览器底盘

Obscura 值得关注，不是因为它喊出了“替代 Chrome”。这个说法太大，也容易误导。它真正有意思的地方，是在完整浏览器和普通 HTTP 爬虫之间，挤出了一层更轻的执行底盘。 很多 AI Agent 做网页任务时，并不需要真的渲染像素。它们需要的是打开页面、跑一段 JavaScript、拿 DOM、处理 Cook
Obscura 用 Rust 重写抓取引擎：它不是 Chrome 替代品，而是 Agent 的轻量浏览器底盘
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标签： #AI

注册 ChatGPT 时用 tempmail.ee：临时邮箱能解决什么，不能解决什么

注册 ChatGPT 时，有些人不想一上来就把主邮箱交出去：怕营销邮件、怕测试账号污染工作邮箱，也怕一次性试用之后留下长尾垃圾信息。这个场景里，tempmail.ee 这种临时邮箱工具就有用武之地。 但话先说在前面：临时邮箱不是“保证注册成功”的捷径，更不是用来绕过平台规则、批量开号或规避风控的工具。OpenAI /
注册 ChatGPT 时用 tempmail.ee：临时邮箱能解决什么，不能解决什么
作者：Administrator
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DeepSeek V4 缓存价打到 2 分：模型价格战，开始从“输出”转向“复用”

DeepSeek V4 这次降价，最值得看的不是“又便宜了”，而是便宜的位置。DeepSeek V4 Flash 的百万输入缓存命中价格，从 0.2 元降到 0.02 元；V4 Pro 的百万输入缓存命中价格，也从 1 元降到 0.1 元。
DeepSeek V4 缓存价打到 2 分：模型价格战，开始从“输出”转向“复用”
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Awesome Codex Skills：Codex 真要进工作流，靠的不是神提示词，是可安装技能

“让 AI 帮我做事”这句话，听起来已经不新鲜了。真正麻烦的是，每次都得重新解释：这个仓库怎么跑，邮件怎么发，Issue 怎么建，PDF 怎么处理，团队规矩是什么。 Awesome Codex Skills 的价值，不是收集了一堆酷炫提示词，而是把这些重复解释，整理成 Codex 可以安装、识别、触发的技能包。 Com
Awesome Codex Skills：Codex 真要进工作流，靠的不是神提示词，是可安装技能
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用 AI 做 MoSCoW：需求排序不是让模型拍板，是先把争论结构化

需求优先级最烦人的地方，不是没有方法论，而是每个人都能拿方法论替自己说话。 业务说用户等不了，技术说这块顺手，老板说先做能卖钱的，产品经理夹在中间，最后会议开了两小时，只得到一张谁都不太服的列表。 用 AI 做 MoSCoW 评分，真正有用的地方不在“让模型决定做什么”，而是把一团情绪和口头判断，先压成一张能讨论、能复
用 AI 做 MoSCoW：需求排序不是让模型拍板，是先把争论结构化
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anything-analyzer 教程：给 Agent 一套网络观察台，而不是让它盲猜接口

很多 AI Agent 做网页任务时，最尴尬的不是不会写代码，而是看不见真实网络。浏览器里点一下，背后跑了哪些 API、带了什么 Cookie、哪里做了签名、哪个请求失败了，Agent 往往只能靠页面结果猜。 `anything-analyzer` 把这个问题往工程侧推了一步：内嵌浏览器抓包、MITM 代理、JS Ho
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作者：Administrator
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agency-agents-zh 教程：211 个专家角色，不是提示词合集，是 Agent 分工手册

AI 编程工具用久了，大家都会遇到一个问题：你明明只想让它修个登录 bug，它偏偏开始设计一套“可扩展身份系统”；你让它写一段营销文案，它先给你上价值，再给你编十个受众画像。不是模型不会干活，而是角色没定住。 `agency-agents-zh` 值得看的地方，不是“有 211 个 AI 专家角色”这个数字，而是它把角
agency-agents-zh 教程：211 个专家角色，不是提示词合集，是 Agent 分工手册
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Playwright Test Agents 上手：测试自动化从写脚本，变成审核计划

以前聊 Playwright，重点多半落在“怎么点按钮、怎么找元素、怎么稳定跑 CI”。到了 Agent 这一步，问题其实变了：不是让 AI 多会操作浏览器，而是让它别把测试写成一锅粥。 Playwright Test Agents 有意思的地方就在这儿。它没有把“写测试”塞给一个万能 Agent，而是拆成三个角色：P
Playwright Test Agents 上手：测试自动化从写脚本，变成审核计划
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Deep Researcher Agent 教程：让 AI 替你盯训练，但别把科学判断也外包

Deep Researcher Agent 火，不是因为它又包装了一个“AI 科研助手”的概念，而是它盯准了研究里最磨人的一层：实验运营。 改超参、跑训练、看日志、整理结果、再改。真正有价值的是 idea 和判断，但研究者大量时间耗在等待和机械复盘上。Deep Researcher Agent 想接过去的，正是这段重复
Deep Researcher Agent 教程：让 AI 替你盯训练，但别把科学判断也外包
作者：Administrator
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