领域模型即服务 - 基于 DDD & EventSourcing 的现代响应式 CQRS 架构微服务开发框架

EasyTesting 是基于 Django、DRF、SQLite、Bootstrap、HTTPRunner 及 Playwright 的接口与 UI 自动化测试平台。集成大模型（LLM），可按需自动生成功能测试用例，并支持修改与手动新增，用例可导出为 Excel 或 Markdown。平台支持异步执行测试用例与套件，涵盖接口调试、用例管理、自动化执行、报告查看、数据生成、定时调度与监控等全功能。

该项目针对当前 AI 在测试场景中生成测试用例存在的问题，构建一个面向测试领域的动态、精准、可追溯的测试知识大脑。该系统以知识图谱为核心，为 AI 提供更完整、可靠的上下文，从根本上提升模型在用例生成、缺陷定位、影响面分析等任务中的效果，加速测试智能化水平的提升。

python-web最佳实践fastapi+sqlalchemy+DDD领域驱动模型

RootSeeker 是一个面向公司内网的 AI 驱动错误分析与根因发现服务。它不仅仅是一个日志解析器，更是一个拥有代码理解能力的智能 SRE。 通过集成 SLS (日志)、Zoekt (精确代码检索)、Qdrant (语义向量检索) 和 LLM (大模型推理)，RootSeeker 能够自动还原故障现场，定位问题代码，并生成专家级的修复建议。

基于 Spring AI Alibaba 实现对系统的运行时异常 智能分析，利用大语言模型分析运行时异常并给出解决方案，方便快速定位并解决问题