一周实践案例推荐，TesterHome 社区整理行业技术、管理方面的好文章分享给大家，期望与大家一起进步，扩大视野！
（点击每篇文章标题可阅读详情）
建设低代码平台的目的，就是通过可视化的方式，加上可复用的建设能力，用较少的投入、以较快的速度来交付应用程序。
我们通过 aPaaS 架构思路，复用已经实现了的开发能力，解构业务模型，形成更通用的能力，对业务进行快速编排。实现低代码，甚至部分无代码的快速定制应用。将开发模式从做加法，改进为做乘法，48 小时内快速定制大部分基础应用。
我们不单需要解决今天的可见需求，同时还需要解决明天潜在的问题。实现更少的投入，更聪明的办法，建设更好的产品，产生更大的价值。
酷家乐是领先的 3D 云设计平台，作为一款主打室内装修设计软件，面向家居、公装、建筑、房产等领域，为企业和个人提供设计、营销、生产、管理等一站式解决方案。那么要支撑云设计工具用户体验丝般顺滑，快速渲染出效果图、全景图和 720°漫游图，离不开端到端的性能保障体系的支撑。
这里重点介绍一下酷家乐前端性能保障体系：从 2022 年 H2 开始，明确提出前端性能领域体系化建设思路，全方位覆盖以云设计工具为主，包含酷家乐、美间、Coohom 国际站、模袋云为产品代表的端到端用户体验的标准化性能保障体系。
随着移动互联网和智能设备的普及，前端开发人员需要采用多端同构技术来适配不同的终端（小程序、App 和 Web）。这些终端之间存在着明显的差异，包括浏览器引擎、操作系统、交互方式以及代码语言等方面。
这些差异给前端开发人员带来了不少挑战。一方面，不同终端采用不同的浏览器引擎和操作系统，导致页面渲染和交互行为的表现各不相同。另一方面，不同终端所使用的代码语言和开发工具也存在差异，需要开发人员具备不同的技术背景和知识，才能编写多份代码来适配不同的终端。这样做不仅增加了研发人员的开发工作量和代码维护的难度，还可能导致用户在不同设备上遇到不一致的用户体验，影响产品的质量和用户满意度。
为了解决这些问题，多端同构技术应运而生。通过多端同构技术，旅游前端和公共团队合作多端探索与实践，根据不同终端的特性进行灵活的适配和定制。这样可以减少开发成本和维护难度，提高开发效率和代码的可复用性。同时，多端同构技术还能提供一致的用户体验，无论用户使用哪种设备访问应用程序，都能获得相似的界面和功能。
我们的愿景是人人都是算法工程师。算法代码有很强的范式，模型的开发和使用也趋近于稳定并积累了大量经验，调参模型开发等机械的工作更多的被机器替代，我们应该更专注于业务场景的分析、问题的抽象与定义、新技术 (AIGC) 工程化的实践等。
自动化测试是一种思维认知，这对工作中运用自动化测试来高效支持业务交付至关重要。如果我们没有意识到这是「思维认知」层面的，大概率会有两种结论：自动化测试是万能的，自动化测试无用论。讨论为什么出现这两种结论，归根结底是由于对自动化测试的认知不足。
伴随着互联网业务的快速迭代和日趋成熟，数据的快速流动和实时分析处理一直是推动业务创新的重要驱动力。快速捕捉业务数据，敏捷分析数据特征，实时获取业务洞见并反馈到业务运营，这个闭环的运行效率决定了业务竞争力。Kafka 作为数据流动的枢纽引擎，因其出色的性能表现和丰富的开发生态，逐渐成为数据接入和数据分发的不二选择。
Kafka 作为分布式数据引擎，单数据中心部署的性能和稳定已得到了生产验证。但如何在多数据中心之间保证服务和数据的高可靠性和连续性，业界还没有统一便捷的方案。为了搭建高可用的数据链路，Kafka 开发者往往需要在应用端构建复杂的探活能力和切换机制，以确保当 Kafka 集群甚至数据中心不可用时，数据链路仍然能连续运行且数据完备。这种复杂的应用逻辑和维护成本，给应用开发带来了负担，同时，故障发生时的切换流程又经常不可避免的引入人为操作，导致数据链路中断。因此，提供应用无感的 Kafka 跨数据中心高可用方案极具业务价值。
云计算、大数据、区块链、人工智能等新兴 IT 技术的快速发展，加速了金融行业从传统服务向更加快捷、高效的多样性服务转型，促使金融机构的 IT 系统建设快速迭代，以满足不断变化的用户需求，这也给金融机构的测试工作带来了巨大的挑战。
在此背景下，信息系统加速迭代，引入一大批适用敏捷流程的新方法、新技术，这对传统测试技术提出了新的挑战。陕西农信应用轻量级开源技术，坚持 “自主可控、创新引领” 全面发展自动化测试，实现了多项从无到有、从 0 到 1 的技术突破，逐步探索出适合当前金融科技创新形势的测试工作模式，实现了测试质量和科技创新水平的共同提升。
8.一文入门最热的 LLM 应用开发框架 LangChain
在人工智能领域的不断发展中，语言模型扮演着重要的角色。特别是大型语言模型（LLM），如 ChatGPT，已经成为科技领域的热门话题，并受到广泛认可。在这个背景下，LangChain 作为一个以 LLM 模型为核心的开发框架出现，为自然语言处理开启了一个充满可能性的世界。借助 LangChain，我们可以创建各种应用程序，包括聊天机器人和智能问答工具。