安全团队常见的一句话是：“这批Token应该没人用了。”问题在于，应该不是证据。一个旧PAT可能埋在CI变量、个人脚本、Runner缓存、Agent环境或某个半...

摘要：GitHub扩大AI Scan覆盖范围，不再要求仓库启用CodeQL默认配置。本文说明扫描覆盖变广后，如何建立可解释的漏洞样本、误报门禁和仓库级回归。安全...

很多团队的发布流水线只有两种状态：要么没有npm令牌，什么也发不了；要么拿着能直接npm publish的令牌，一旦脚本、依赖或Runner被攻破，攻击者就能把...

Agent修完代码、PR合并，会话自动标记Done，过一段宽限期再删除。GitHub 9月18日周更新披露了这项可选预览能力。

同一个开发者上午让Copilot解释一段代码，下午让它修改支付逻辑。两个任务都选“自动模型”，背后却可能走不同模型、不同推理预算和不同成本路径。

它不是帮你简单生成几段 Appium 脚本，而是让 AI Agent 直接操作 Android 真机或模拟器：理解自然语言测试任务、识别页面、点击控件、跨 Ap...

传统方案会用 Embedding 阈值、Cross-Encoder Reranker，或者再调用一次 LLM 做筛选。

但当能力数量变成 50 个、100 个甚至更多，路由本身就开始成为 Agent Harness 的核心问题。

当 Tool Call 开始真正影响外部系统，Guardrail 就不再只是一个“安全功能”，而是必须被系统测试的一条关键链路。

当 AI 开始直接参与分类、路由、风险判断和业务决策以后，测试工程师要验证的，已经不只是“结果对不对”，还包括：

摘要：面向应届生设计一个多语言SDK契约测试项目，用黄金向量验证序列化、错误码和流式取消，比单纯生成客户端更能体现测开能力。

摘要：新版Copilot Review会展示后续才发现的Previously missed问题。本文给出重复运行、变形补丁和问题级召回的稳定性评测方法。

摘要：GitHub 9月18日支持用REST API管理代码覆盖率规则。本文说明怎样把最小覆盖率、最大下降幅度、例外和规则漂移纳入测试。

摘要：Google与Speakeasy开放OpenAPI生成工具后，本文聚焦生成式SDK的质量门：同一规范在不同语言里必须保持序列化、错误、流式取消和版本来源一...

该调用哪个 Tool？加载哪个 Skill？哪些上下文值得保留？这次操作有没有风险？执行结果需不需要人工检查？

看起来没有 ChatGPT、Claude 这类大模型那么“全能”，但如果你真正做过 Agent、RAG 或 AI 测试平台，就会发现：

一个组织有40个仓库。A仓要求覆盖率80%，B仓只要新增代码不下降，C仓因为迁移时临时关过一次门禁，半年后没人记得打开。

第一次评审，AI指出“退款接口缺少幂等键”。开发提交第二版，只改了变量名。再次评审后，这条评论却从待办区消失了。

OpenAI新发布的Agents API让开发者可以直接使用Codex背后的Harness和基础设施，Agent开始真正具备跨小时甚至跨天执行任务的能力。但Ag...