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背景 当前业务核心聚焦于 POCT 领域，设备购买和设备使用等关键功能，已成为测试工作的重点保障对象，但随着系统复杂度的提升,手工的回归测试工作很难全面覆盖。为了确保关键业务功能的质量稳定性，有必要引入自动化测试，增加测试覆盖范围，降低已有功能漏测的风险，提前发现问题。 ...

什么是pytest？ pytest是一个功能强大且易于使用的Python测试框架。它可以帮助开发者编写简洁、可读性强的测试代码，并提供丰富的插件支持。 pytest的主要特点 简洁的测试用例编写方式 自动发现测试用例 支持参数化测试 强大的断言功能 丰富的插件生态系统 安装pytest 使用以下命令安装pytest： ...

安装 引言 Playwright 是专门为满足端到端测试的需求而创建的。Playwright 支持包括 Chromium、WebKit 和 Firefox 在内的所有现代渲染引擎。在 Windows、Linux 和 macOS 上进行测试，无论是本地还是在 CI 上，无论是无头模式还是有头模式，都可以使用原生移动设备仿真。 ...

📝 2025-07-13 近期优化与变更 新增布林带、KDJ、成交量、ATR、威廉指标，技术指标体系更丰富。 评分体系优化：技术面40分、基本面35分、情绪面25分，ETF与A股评分规则分离，ETF基本面恒为0，ETF评分=技术面50分+AI消息面50分。 决策等级优化：5级决策（重仓买入、买入、持有、谨慎持有、卖出），买入阈值降至50分，持有30分，谨慎持有10分，卖出<10分。 日志与邮件去重：每只股票仅保留最新信号，输出和报告更简明。 自动邮件集成：主程序运行后自动发送HTML格式决策报告，内容美化，信号带emoji和中文名。 数据兼容性增强：分析引擎支持成交量列名为vol或volume。 AI分析优化：ETF和A股分开提示，ETF基本面恒为0，AI消息面更关注资金流和行业新闻。 文档完善：补充README、部署、API、策略等文档，详细说明系统架构、评分体系、部署与接口。 用户体验提升：聚合报告美化，策略可读性提升，项目说明更精炼。 本文档详细阐述了本量化交易系统的核心决策逻辑。系统通过对技术面、基本面和AI市场情绪面三个维度进行独立的量化评分，最终加权汇总，生成交易信号。 ...

📝 2025-07-13 近期优化与变更 API支持ETF与A股评分体系分离，ETF基本面恒为0，ETF评分=技术面50分+AI消息面50分。 评分体系与决策等级优化，买入阈值降至50分，持有30分，谨慎持有10分，卖出<10分。 日志与邮件内容去重，每只股票仅保留最新信号。 集成自动邮件功能，主程序运行后自动发送HTML决策报告。 数据兼容性增强，分析引擎支持成交量列名为vol或volume。 文档补充与完善，详细说明系统架构、评分体系、部署与接口。 用户体验提升，聚合报告美化，策略可读性提升。 📋 概述 本文档详细说明了量化交易系统的各个模块、类、方法和接口，为开发者提供完整的API参考。 ...

什么是MCP？ MCP（Model Context Protocol）是一种用于扩展和增强开发工具功能的协议。它允许开发者创建和使用MCP服务器，这些服务器可以提供额外的工具和资源，以提高开发效率和灵活性。 ...

创建Neon实例 登录Neon控制台（官网：https://neon.tech），点击创建免费的Serverless Postgres实例，选择配置（如地区、分支、计算/存储规格） 获取连接信息 创建成功后，控制台会提供以下关键信息： ...

这是一篇测试 Hugo Encryptor 加密功能的文章。 前面这段内容是公开的，所有人都可以看到。 ...

当然可以，以下是对你提供的文档内容进行结构优化、逻辑梳理和语言润色后的版本。整体目标是让文档更清晰、易读、便于团队理解与后续执行。 测试诊所及功能梳理 一、产品层面用途梳理 测试诊所主要用于支持内部人员在不干扰正常业务的前提下进行以下两类操作： ...