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测开简历点评：中规中矩怎么写出差异化，测试优化要量化以下是校招录友的测开简历 在知识星球 里提问卡哥一些问题 卡哥好 春招测开选手想提问一下关于春招简历的问题 背景某 211 半科班 因为没实习一月的时候火急火燎进了一家规模中等的公司刷段实习 主要负责一款金融业务智能体产品的测试工作 因为岗位比较特殊 所以编写的测试用例基本上都是基于数据和业务的问答和其预期的 sql 语句用例 最多的工作就是写写 sql

codex的安装与使用内容概要 本文提出了一种创新的智慧楼宇多时间尺度调度策略 综合考虑了需求侧响应机制 实现了日前 日内非滚动 日内滚动调度以及实时修正四个阶段的协同优化 该策略通过分阶段滚动优化的方式 有效应对可再生能源出力与 负荷需求的不确定性 充分调动楼宇内部空调 储能 电动汽车充电桩等柔性负荷资源参与 电网互动 在确保用户舒适度的前提下 实现用电成本最小化与 能源利用高效化 文中建立了详细的数学模型

OpenClaw操作代理开源项目：本地运行AI自动执行Excel／PDF／邮件等桌面任务ChatGPT 和 Claude 擅长写文案 解题 编逻辑 但它们不会点鼠标 不会切窗口 不会打开 Excel 并标红某几行 OpenClaw 会 它不生成建议 它直接执行 你让它 把销售表里 Q3 超过 80 万的客户名加粗并导出 PDF 它就真去干 启动 Excel 定位 Sheet 筛选数据 加粗 导出 发邮件给你 OpenClaw

方案改了8轮还在纠结材质？我用AI把选材效率提升了5倍每次项目做到七八成 客户突然问 这个木饰面能不能换成灰色的 瓷砖能不能用更便宜点的 我就知道完蛋了 意味着要重新出效果图 重新跑材料商 重新算报价 一来二去 一两周就过去了

2周斩获5K+ Star！斗象开源 ClawVault：给AI代理装上“安全舱”当越来越多开发者开始部署 OpenClaw 让 AI Agent 像人一样操作电脑 读取文件 调用各类 API 时 一个关键问题却被忽视了 这只 无处不在的机械手 谁来约束 为了解决这一隐患 斗象推出了专为 OpenClaw 打造的安全组件 ClawVault

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11575. MCP 协议支持哪两种模式？MCP 协议支持两种通信模式 Stdio 和 SSE 1 Stdio 模式 通过标准输入输出流和 MCP 服务器通信 Client 直接 fork 一个 Server 进程 用 stdin stdout 交换 JSON 消息 不走网络 延迟低 实现简单 适合本地部署的 MCP 服务器 Client 和 Server 跑在同一台机器上 直接进程间通信就搞定 2 SSE 模式 基于

前瞻全球产业早报：第139届广交会正式开展p img src https img3 qianzhan com news 202405 21 20240521 a50319b9b976 760x5000 jpg alt p 国办 推进基础设施竞争性领域向各类经营主体公平开放 支持民营企业参与国家重大项目建设

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Hermes Agent两月狂揽7万星，成OpenClaw最强挑战者p class f center p

UPenn提出Graph of Skills：把海量Skill连成技能图 ｜CC可用、支持Minimax2.7UPenn 联合马里兰 布朗大学等团队提出的 Graph of Skills 正是为了解决这个问题 它的关键不只是让 Agent 会组合 Skill 而是先把海量 Skill 库组织成一张技能图 再让 Agent 从中找出一套规模足够小 依赖足够全 可以直接执行的 Skill 组合 项目地址 https github com davidliuk graph of skills

超详细！OpenClaw（小龙虾AI）一键部署实操教程OpenClaw 曾用名 Clawdbot Moltbot 一款开源 本地优先的 AI 智能体 Agent 它的定位是 数字员工 不仅能聊天 更能通过自然语言指令 自动完成各种真实任务 本文将为大家分享 OpenClaw 小龙虾 AI 一键部署实操教程 只需两步 轻松拥有超级 AI 助理 OpenClaw 是一款能在本地自动执行任务的 AI 智能体 可实现文件整理 浏览器操作 邮件发送等功能

AI赋能，决胜标场：招投标Agent重塑物企投标效率在竞争激烈的招投标市场中 企业常常面临 大海捞针式 筛选项目 盲目投入资源 标书质量参差不齐 中标率低迷等痛点 据统计 传统模式下企业平均要投入 3 5 人团队 耗费 7 10 天时间才能完成一份高质量标书 而中标率却普遍低于 15 如何突破这一困境 中指院联合小冰及指尖科技研发的 AI 招投标 Agent 3 天 10 分钟 AI 招投标 Agent 重构物业招投标场景

OpenClaw生产级AI Agent架构解析：深入Skill与子Agent设计在日常使用 AI 的过程中 构建一个健壮的 Agent 系统会面临一系列现有框架难以解决的问题 1 多渠道消息统一处理的痛点 真实场景中 用户可能通过 Discord Telegram Slack 等多种渠道与 AI Agent 交互 现有框架要么只支持 HTTP API 调用 要么需要为每个渠道从零开始写集成代码 OpenClaw 内建了十余种渠道支持 并通过插件机制 extensions

Hermes vs OpenClaw：到底谁代表了Agent的下一阶段？p class f center p