分享一些常用的mcp服务(附带场景演示)
本篇文章分享一下自己平时常用的几个mcp服务. 真的解放了双手,提高了产品的设计开发及其测试的过程. 1. Playwright MCP 浏览器自动化 1.1 简介 引自官方仓库: 一个使用Playw
2025-09-11
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本文分享Python unittest模块的assertEqual、assertTrue、assertFalse三个核心断言方法，解释各方法用途，帮助读者入门单元测试。
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在 Python Web 框架的世界里，FastAPI、Django 和 Flask 早已家喻户晓，但有没有一款框架，既轻量又灵活，还能优雅地应对大规模项目？答案是 Litestar。 我第一次接触
前言看langgraph官方文档感觉human in the loop貌似还挺简单的，但实际上手时，那文档看得我云里雾里的。更详细的Guides和Reference，恕我能力有限，悲摧的也没看懂。作为试验，我想做一个
一、从超市监控说起：数据库的“时光回溯术”想象一下这样的场景：作为超市经理，当顾客抱怨结账排队太久时，你会怎么做？回放监控录像 → 锁定客流高峰时段观察收银台状态 → 发现某台扫码枪故障追踪特定顾客 → 分析滞留原因
先吐槽一下添加mcp服务流程 初次尝试添加MCP服务时，我着实有点摸不着头脑。印象中，这类功能应该会有一个类似“MCP服务市场”的入口，让用户可以方便地选择和添加服务。然而，在这个IDE里，我并没有找
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场景 场景: 目前claude code 还有一些其他的大模型, 在生成网站的时候时候. UI方面都有自己的想法, 即使有时候我们在项目规则里面 或者项目设计规范明确指定,依旧很难去控制或者说很难达到
《数据资产管理核心技术与应用》是清华大学出版社出版的一本图书，全书共分10章，第1章主要让读者认识数据资产，了解数据资产相关的基础概念，以及数据资产的发展情况。第2～8章主要介绍大数据时代数据资产管理所涉及的核心技术
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技术干货 | 如何将大表在线改造为分区表并释放空间出现麻烦你是否遇到过如此令人麻烦的问题，比如：由于前期规划不当，后期库表数据量猛增；或者由于“年久失修”而造成的表数据积累不断。等等诸如此类 大表 问题。面对这些大表
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