华子校招

一、AI 测试的分水岭 从“使用”到“治理”现在市面上的 AI 测试落地尝试，基本分两个流派。一派是把 Claude Code 当外包小弟，人写提示词，它出脚本，人再复制粘贴到框架里。看起来快，实则返工率高得惊人。因为每一轮对话都是独立的，没有版本约束，没有上下文锁定，出问题只能从聊天记录里翻证据。 另一派，已经开始用交付流水线的思维治理 AI。不再把 Claude Code 当成一个聊天窗口，而是当成流水线里一个“生成步骤”。这个步骤有固定的输入源、参数化模板、审批节点、质量阈值，跑完自动进入下一环节。后一种做法的核心已经不是“用 AI”，而是把 AI 输出变成可治理的资产。这就是 Harn...

无人在意😂

寻求大佬意见

你刚装好 Claude Code，进了终端，闪着光标的 > 提示符摆在那里，你大概会有这几个困惑：一启动是 sonnet，我想用 opus 怎么换？对话长了卡得要死，听说有 /compact 但不知道什么时候该按AI 一通操作把我项目改崩了，能不能撤回去？CLAUDE.md 是啥？为啥每个教程都让我写一份？想让 AI 自己跑测试、跑构建，怎么不用每次点确认？这些问题对应的命令都在下面。先把官方那张「全命令表」翻译成人话，再挑出最常用的几组教你怎么搭着用。下面这张是这篇文章的精华——把 60+ 个命令、按类别、配上场景说明、密密麻麻铺在一张图里。看不清就放大看，需要哪条命令看一眼就找到。后...