DeepSeek Harness 与 Cordis:热插拔、服务共享和并发问答
工具可以随时换,正在使用工具的插件怎么办?从一个视觉服务的例子,讲清 Cordis 的依赖、清理、共享和并发,以及 Python、Go 能否实现同样的机制。
From LLM test generation, agent tool contracts, and evaluation regression to prefill and decode, KV cache, and reproducible serving benchmarks — how AI gets constrained, verified, and measured in real engineering.
工具可以随时换,正在使用工具的插件怎么办?从一个视觉服务的例子,讲清 Cordis 的依赖、清理、共享和并发,以及 Python、Go 能否实现同样的机制。
用一个可运行的 Python 工程,逐步建立需求识别、规则审阅、测试剧本生成、骨架填充和结果验证流程,附完整 Prompt、Skill 和公司接入方法。
Explain how requirements, domain rules, scenarios, and existing SDKs connect in testing delivery, including where failures should return for correction.
用公开库存工程重放正常与缺陷版本,建立夹具、报告判定和版本比较,并区分验收链路检查与模型生成质量。
以测试工程的测量边界为起点,区分 TTFT、TPOT、ITL、开闭环负载与 goodput,避免把压力机限制和失败请求隐藏在漂亮报表里。
以日志查询和创建外部对象为例,区分 Schema、业务校验、权限和副作用状态,说明函数调用为什么不能替运行时完成验收。
Connect staged LLM generation, human review, and execution checks to turn generated code into useful test cases.
Build a staged LLM test-generation pipeline at work, combining AI-agent delivery with human review gates.