从培养新人来讲，确实在刚刚入职的前一个月基本没有任何需求，更多的是了解业务部门的负责工作团队运转情况，目前mentor开始给新的任务，需求也开始逐渐增多，每周需要更新周报，汇报工作情况，同步各自进度。目前一些工作需求需要参考之前的一些文档，不得不提学城的资料沉淀很齐全，很多前辈的工作记录可以借鉴学习。同时整个部门定期会有互联网+大学的课程，课程会包含硬件软件供应链产品等等方向，错过课程可进行回看，相对来讲软件算法大模型这些课程是最多的，对于我们硬件同学来讲，软件的课程只能当做业务扩展了解一下。工作方面，为方便工作提高仿真效率，mentor向公司申请给配备了移动工作站，联想ThinkPad。重装了系统并查了一下相关配置，搭载酷睿i7-13900H，有6个高性能和8个高效核心，最多可处理20个线程。同时硬盘容量和内存超大，基本能够覆盖掉大部分很复杂的仿真工况。公司内部会有很多活动，比如安全答题活动（可以抽奖领礼物奖品）、部门篮球赛、羽毛球赛、公益月捐、袋鼠计划、捐瓶子等等活动，参加活动基本都能获得一些周边手办和小礼物，部分手办礼品也可以通过美团礼品店进行购买。

Agent正在全面取代传统文本机器人，成为企业服务的新主力。以天润融通服务的某头部智能锁品牌为例，Agent客服已经在故障排查场景中全面接管机器人工作，不仅优化了用户体验，还将拦截率从60%拉升至近90%，效率拉满，体验升级！那Agent到底有多能打？跟我一起拆解它的狠活儿！一、多轮对话+超长上下文，信息越聊越明白故障排查中，客户通常不会一次性讲清楚所有问题，而是零碎地描述问题：“门锁坏了，现在打不开，昨天还好好的，之前也出过问题，换过电池后又好了……”这要求客服机器人必须通过多轮对话，逐步收集关键信息。实际操作中，50%~60%的排障都离不开这种“边聊边排查”。但传统文本机器人上下文理解力有...

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在推进微服务 API 自动化测试的过程中，研发和测试人员常常需要在接口请求中动态构造带有特定业务规则的数据。我们团队就遇到过这样令人头疼的问题：在接口测试过程中，需要动态生成带有特定规则的用户手机号、带业务标记的 UUID，以及一些结构化的测试邮箱地址。我们过去所使用的工具Postman，尽管提供了一系列内置变量如 {{$guid}}、{{$timestamp}} 等，但面对这类带业务语义的动态值生成需求却无能为力。这类问题的解决，一直依赖测试人员在 Pre-request 脚本中手写 JS 函数来补足变量功能。然而，随着接口数量和规则复杂度的增长，这种方式逐渐演变成脚本维护和能力鸿沟的灾难。...