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Sonatype 推出 Guide，强化 AI 辅助代码生成的安全性
Sergio De Simone
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AutoGenesis：基于 AI + MCP 的跨平台自动化测试实践
自动化测试之所以难以真正铺开，很多时候并不是因为团队不重视，而是因为门槛太高: 业务人员不会写代码，测试脚本又难维护。Microsoft Edge QA 团队开源的 AutoGenesis，想解决的正是这个问题: 让测试人员只需要用自然语言描述场景，就能借助 AI 生成自动化代码，并由确定性的程序稳定执行。基于这一路径，团队在 Windows、macOS、iOS、Android 四个平台上验证了方案可行性。本文将拆解其基于 MCP 的架构设计、代码生成与执行机制，以及它如何帮助非技术背景成员真正参与自动化建设，并通过 200 万+ 月执行步骤、99% 通过率、700+ 用例规模等数据，展示这套方案在效率、稳定性和规模化落地上的实际价值。
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MCP Gateway：构建下一代 AI Agent 的“中枢网关”｜QCon北京
QCon全球软件开发大会
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AI 成本压不住？AKS 用 DRA + vGPU 给出一条新路
Microsoft 在 AKS 中引入基于 DRA 的 NVIDIA vGPU 支持。
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AI Agent 的记忆中间件：火山 Mem0 架构拆解及落地实践｜QCon北京
QCon全球软件开发大会
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跨越数据孤岛：实现 100 家全球酒店绩效秒级监控的实战指南 ｜技术实践
Sri Subramanian
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Claude挖出22个Firefox漏洞
AI发现漏洞的速度，可能超过修复速度了。
