如果质量保证是软件工程团队的瓶颈，导致发布速度缓慢，那么你一定要了解一下 QA Wolf。

他们的 AI 原生服务可帮助工程团队实现80% 的端到端自动化测试覆盖率，并通过将 QA 周期从数小时缩短到数分钟，帮助开发团队以 5 倍的速度交付产品。

QA Wolf让您摆脱测试的烦恼。他们可以帮您：

• 支持无限次并行测试运行，适用于 Web 和移动平台
• 24 小时维护和按需测试创建
• 人工审核后的错误报告将直接发送给您的团队
• 零碎屑保证

好处是什么？无需再进行手动端到端测试。不再需要缓慢的质量保证周期。不再有缺陷进入生产环境。

借助 QA Wolf， Drata 的 80 多名工程师团队实现了 4 倍的测试用例数量和 86% 的 QA 周期速度提升。

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Anthropic 声称 DeepSeek、Moonshot 和 MiniMax 使用了大约 24,000 个欺诈账户来训练他们自己的聊天机器人。数据提炼（即利用一个人工智能系统的数据来训练另一个系统）在人工智能行业很常见。然而，Anthropic 的条款禁止这种做法，也不允许其技术在中国使用。Anthropic 已呼吁政府官员和其他人工智能公司帮助阻止中国公司对美国模型进行数据提炼。

SpaceX、OpenAI 和 Anthropic 即将以前所未有的规模进行 IPO。通常情况下，IPO 会向公开市场发行 15% 至 25% 的股份，这样既能为价格发现提供足够的流动性，又能让创始人及早期投资者保持控制权。按照标准的流通股比例计算，这三家公司需要在一个季度内从公开市场筹集 4320 亿美元至 5760 亿美元。而 2016 年至 2025 年间，美国 IPO 市场的总融资额仅为 4690 亿美元。因此，这三家公司上市时的流通股比例很可能会低于预期。

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人们开始关注利用人工智能探索嗅觉数字化的可能性。研究人员希望，通过对嗅觉进行编程，能够揭开嗅觉的诸多奥秘。数字嗅觉技术有望拥有许多实用且极具盈利潜力的应用。本文将探讨这项技术的现状，并介绍各种可能的研究方向。

最大的地热项目大约在18个月前开工建设。该行业执行得相当出色，有望实现真正的商业规模部署。未来几年将决定这波项目浪潮能否最终实现“发电量占比10%”的成功目标。虽然该技术的初始版本似乎可行，但后续版本和改进以实现规模化将面临更大的挑战。领先的公司目前依然保持强劲势头，这令人鼓舞。

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让您的代理掌握生成可靠代码、代码审查和答案所需的知识。Unblocked 会从您团队的代码、PR 历史记录、对话、文档、规划工具和运行时信号中构建上下文。它会提取关键信息，使 AI 输出能够反映您系统的实际运行情况。

“Unblocked 彻底消除了我对人工智能的疲劳感。它的精准度简直令人惊叹。”——Clio 高级开发人员

看看它是如何运作的。

技术工作和非技术工作的界限正在被重新定义。最终的赢家将是那些拥有建设者思维的人。随着人工智能让工具变得更加强大和易于使用，非技术人员应该尝试承担更多“工程”任务。工程师们也应该利用同样的工具，将自己打造成全栈交付机器。企业正在投入数十亿美元来提升工程师的能力，所以要充分利用这项投资。

编码代理极大地降低了代码编写成本。并行运行代理的能力进一步强化了这一影响。然而，编写高质量代码仍然需要成本。开发人员仍然需要确保所编写的代码是高质量的代码。挑战在于培养新的个人和组织习惯，以应对代理工程带来的新现实。

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最近发表的一篇题​​为《2028年全球智能危机》的论文探讨了一个假想的世界：人工智能（AI）的建设和应用都处于高速发展阶段。在这个世界里，尽管名义经济增长和生产率有所提高，但失业率仍然居高不下；由于人工智能的迅速发展导致企业遭受重创，股市也随之暴跌。该论文阐述了人工智能的“善用”可能会使许多行业变得脆弱。本文将对该论文进行总结，并附上原文链接。

科技行业的许多工作如今已不再那么令人满意。人工智能的出现更是雪上加霜。然而，现在毫无计划地离开目前的工作并非明智之举，因为每位CEO都希望精简人员。公司更倾向于推广人工智能的应用，而不是招聘更多员工，因此员工的处境更为不利。你应该利用目前的工作时间不断学习和成长，直到找到更理想的去处。

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12 个月的真实工程数据揭示了人工智能应用真正带来的变化——速度、稳定性以及可衡量的成果。 下载这份面向工程领导者的实用且数据驱动的人工智能评估指南。

近几个月来，大型科技公司在印度的招聘人数大幅增加。

人工智能工具使初创公司能够以前所未有的精简方式运营，并催生了“每位员工的收入”等新基准。

专家们在自己的专业领域内会正确地忽略不实信息来源，但在其他领域却会信任同样的信息来源。

任何优秀的模型都明白，“使用红/绿测试驱动开发”意味着编写自动化测试，确认测试失败，然后迭代实现，直到测试通过。

两位微软高管撰写了一篇论文，认为资深软件工程师必须指导初级开发人员，以防止人工智能掏空该行业未来的技能基础。

与现有的最佳实践压缩方法相比，字典压缩可以将 YouTube JavaScript 的下载大小减少高达 90%，尤其对于桌面用户而言。

作为 TLDR 新成立的应用人工智能团队的首位工程师，你将构建人工智能代理和可组合的 Claude 技能，让非技术背景的团队成员也能创建自己的人工智能工作流程。了解更多。

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