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在快速迭代的軟件開發週期中，測試環節往往成為交付瓶頸。傳統自動化測試需要大量編碼工作，維護成本高昂，讓許多團隊望而卻步。 現在，通過Dify的可視化工作流，即使是測試新手也能快速構建專業的自動化測試體系，實現真正的“開箱即用”。 一、傳統自動化測試的困境與破局 為什麼傳統自動化測試難以普及？ 1.技術門檻高 # 傳統測試腳本示例 - 需要專業的編程能力 from sele
Nickname ceshiren2022
在軟件開發領域，測試工作一直是保障產品質量的關鍵環節，但傳統的手工測試用例編寫方式效率低下且容易遺漏邊界場景。每個新功能上線，測試團隊都需要手動編寫大量測試用例，這個過程不僅耗時耗力，而且極易出錯。 通過Dify工作流，我們可以構建智能測試AI體，實現測試效率500%的提升，徹底告別測試的"手工作坊"時代。 一、痛點分析：為什麼測試工作急需變革？ 傳統測試開發的困境 在引入D
Nickname ceshiren2022
關注 霍格沃茲測試學院公眾號，回覆「資料」, 領取人工智能測試開發技術合集 在人工智能技術飛速發展的今天，低代碼/無代碼AI工作流平台正成為企業和開發者快速構建智能應用的首選工具。Dify和Coze作為兩款備受關注的開源項目，憑藉各自優勢吸引了大量用户。 本文將從架構設計、工作流能力、適用場景等多維度深入對比這兩大平台，幫助您根據實際需求做出最佳選擇。 一、核心概覽
Nickname ceshiren2022
關注 霍格沃茲測試學院公眾號，回覆「資料」, 領取人工智能測試開發技術合集 在人工智能技術飛速發展的今天，低代碼/無代碼AI工作流平台正成為企業和開發者快速構建智能應用的首選工具。Dify和Coze作為兩款備受關注的開源項目，憑藉各自優勢吸引了大量用户。 本文將從架構設計、工作流能力、適用場景等多維度深入對比這兩大平台，幫助您根據實際需求做出最佳選擇。 一、核心概覽
Nickname ceshiren2022
本文作者：阿里雲數據庫開發專家 陳樞華 背景與挑戰 Dify 作為一款低代碼 AI 應用開發平台，憑藉其直觀的可視化工作流編排能力，極大降低了大模型應用的開發門檻。然而，在實際企業級落地過程中，我們發現其原生能力仍存在兩個關鍵瓶頸： 代碼執行能力受限：Dify 內置的 Sandbox 節點雖支持基礎 Python 代碼執行，但無法安裝自定義 Python 包，難以支撐複雜的業務邏輯、數據處理或
Nickname 數據庫分享小北
在開發知識問答助手的過程中，常見的挑戰之一就是如何讓智能體記住之前的對話和交互內容。 很多應用在實現多輪問答時，會遇到信息丟失或上下文混亂的問題：用户提過的問題、提供的數據、甚至助手之前的回答都無法被系統持續記憶，導致體驗斷層。對於企業級知識庫或面向用户的個人助手來説，這種缺失不僅影響回答的準確性，也使得智能體難以形成長期價值。 構建一個能夠記憶的問答系統，並非簡單地將對話記錄寫入數據庫。 智能
Nickname 商湯萬象開發者
近期我們的技術小夥伴研究並部署了一個基於 Dify 工作流，融合 FLUX 生圖模型、多模態識別模塊以及語音合成與播放功能，構建了一個智能內容生成鏈路。 通過 Dify 工作流流程編排與低代碼擴展能力實現跨模態的任務（文本輸入-語義理解-圖像生成-語音輸出）。這個工作流同時可以本地化部署至贊奇AI一體機，形成一套安全可控、開箱即用的軟硬件一體交付方案。 完整工作流鏈路 下面我們會從硬件配置
Nickname 老IT人