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RSS订阅原创 复用的Vibe Coding 提示词模板（含原型 / MVP、CRUD、UI 组件、调试反馈 4 类场景）
VibeCoding提供可复用的AI编程提示词模板，覆盖四大核心场景：原型/MVP开发（快速验证核心功能）、CRUD接口（标准化增删改查）、UI组件（可复用前端组件）和调试反馈（代码问题修复）。每个模板采用结构化设计，包含明确的目标、技术栈、约束条件和验收标准，适配主流AI编程助手。模板强调简洁实用，支持快速修改使用，可显著提升AI辅助编程效率，特别适合创业项目验证、后台系统开发和组件化开发等场景。使用时需替换占位符并分层细化需求，确保生成结果符合预期。
2025-12-22 23:01:49
221
原创 Vibe coding 氛围编程
《VibeCoding：AI驱动的新型编程范式》摘要 VibeCoding是由Andrej Karpathy提出的AI编程新范式，开发者通过自然语言描述需求，由AI生成代码并持续迭代，开发者角色转变为需求引导者。其核心理念包括：自然语言接口、沉浸心流体验、快速原型迭代和人机协作分工。典型流程为"描述-生成-测试-反馈"的5步闭环，适用于原型开发和学习场景，但不推荐用于核心生产系统。该模式能显著提升效率（缩短70%原型周期）并降低门槛，但也存在代码质量、技能退化和版权等风险。团队落地需结合
2025-12-22 22:59:14
553
原创 如何看自己笔记本是不是ARM64
摘要：判断笔记本电脑是否为ARM64架构的几种方法：1）查看处理器品牌（苹果M系列、高通骁龙X系列为ARM64）；2）通过系统信息检查（Windows任务管理器/设置、macOS关于本机）；3）使用命令行工具（Windows的systeminfo、macOS的uname-m）；4）观察设备特征（超长续航、无风扇设计）。常见ARM64设备包括苹果M系列Mac、微软Surface Pro X/9 5G版等。传统Intel/AMD处理器设备不属于ARM64架构。
2025-12-19 09:27:47
345
原创 规格先行，人机协同：SDD 赋能 AI 产研全流程质量管控
规格驱动开发（SDD）是以精确可验证的规格为核心，驱动AI项目全流程开发的方法论。它通过"先定义后实现"原则，将模糊需求转化为量化指标（如模型准确率≥90%），实现人机高效协同。测试人员主导规格定义与验证，AI工具自动生成测试脚本，在CI/CD中嵌入质量验证节点。相比传统模式，SDD具有规格可执行、测试早介入、缺陷易溯源等优势，尤其适合解决AI项目需求模糊、验证困难等痛点，推动质量内建和敏捷协作。测试人员需掌握规格建模、AI协同等能力，确保从需求到代码的全链路可追溯。
2025-12-18 16:22:03
924
原创 测试团队敏捷转型实施路径：以思维、流程、能力、价值为核心的四重变革
测试团队的敏捷转型通过思维转变、流程重构、能力升级和价值可视化四方面系统性变革，实现从"被动测试"到"主动质量赋能"的转变。关键举措包括：建立质量前置思维，重构持续测试流程，提升自动化与业务能力，构建量化指标体系。转型与基线管理深度融合，形成"测试-基线-运维"一体化保障体系，最终实现缩短交付周期30%、降低缺陷率45%等目标，成为公司敏捷研发的战略伙伴。
2025-12-16 17:33:34
723
原创 敏捷测试团队转型，从质量守门员到质量赋能者
摘要：本文探讨了测试团队在敏捷转型中的角色转变与实施路径。首先提出三大成功标志：消除交付瓶颈、成为质量推动者、持续交付高价值软件，并转化为具体行动指南。其次阐述了转型四大支柱：思维上从质检员转向质量赋能者；流程上重构为持续式测试；能力上提升自动化与技术水平；价值呈现上构建质量全景图。最终指出测试团队通过主动进化，将从成本中心转变为驱动业务敏捷性和产品质量的战略伙伴，成为组织数字化竞争力的关键一环。（149字）
2025-12-16 16:52:00
920
原创 使用大模型是否需要深度思考？
摘要：深度思考的AI与普通AI的区别在于处理问题的思维方式。普通AI像搜索引擎，快速给出通用答案（如防晒建议），但缺乏针对性；深度思考的AI会多维度分析用户需求（如肤质、使用场景），提供更周全的个性化方案（如防晒指数选择、补涂提醒），像"细心参谋"而非简单复读机。前者直接回答A，后者会思考"A背后的需求"，给出包含B、C的解决方案。（148字）
2025-12-16 16:04:20
160
原创 敏捷价值观和敏捷原则
敏捷开发的核心价值观强调个体互动高于流程工具、可运行软件重于详尽文档、客户合作优于合同谈判、响应变化胜于遵循计划。十二项原则进一步指导团队通过持续交付、拥抱变化、短迭代、紧密协作等方式实现敏捷目标。测试团队转型应以此为基础：主动跨团队沟通、聚焦可交付产品、成为质量伙伴、灵活调整策略、持续改进实践、提升技术能力。这些价值观和原则为敏捷转型提供了根本的行动指南，推动团队从控制过程转向快速交付价值。
2025-12-14 12:31:15
569
原创 以田间除草为喻：敏捷研发中流程规范与工具的动态平衡
摘要：互联网巨头与创业公司在敏捷研发上的两极分化，揭示了流程规范与工具平衡的永恒命题。文章通过除草隐喻，将研发要素对应田间要素（杂草如需求变更、土壤如团队成熟度），指出流程规范如同农时规律，工具选择需因地制宜。初创团队适用"极简流程+基础工具"，中型团队需要"适度流程+组合工具"，大型企业则应建立"体系化流程+平台化工具"。最终强调敏捷研发的本质在于灵活调整策略，既要尊重流程规律，又要善用工具创新，在秩序与效率间找到动态平衡。（149字）
2025-12-12 14:29:23
491
原创 《雍正王朝》中的大局观：从四爷八爷之争看舍私利者成，谋全局者远
《雍正王朝》中四阿哥与八阿哥的皇位之争展现了两种格局观的较量：八阿哥精于人情经营却囿于私利算计，四阿哥甘当"孤臣"却心系国家长远。剧中关键人物的抉择揭示了格局决定命运的真理——邬思道择明主、张廷玉忠社稷、李卫跟对人，都因超越个人得失而成功；隆科多算计过甚反致败局。该剧为现代职场提供深刻启示：真格局在于解决实际问题而非经营表面关系，个人发展应与组织目标同频共振。历史证明，拙诚者终成大业，算计者反被算计。
2025-12-10 20:58:08
870
原创 《雍正王朝》中的大局观：舍私利者成，谋全局者远
《雍正王朝》中的职场智慧：格局决定成败。隆科多精于算计却因利己主义最终失败，张廷玉以公心立身、远见行事成为三朝元老。现代职场启示：超越KPI思考战略价值，建立信任而非利用关系，学会战略性牺牲，保持信息透明，培养制度思维。真正的职场赢家不是投机取巧者，而是那些坚持原则、着眼长远的人。格局决定天花板，成全大局者终被大局成全。
2025-12-10 20:56:11
620
原创 使命和愿景是什么？
使命与愿景是组织战略的两大核心要素，具有本质区别。使命是组织存在的根本理由，明确"为什么存在"和"为谁创造价值"，具有长期稳定性；愿景则是未来发展的蓝图，回答"要成为什么"的问题，会随发展阶段调整。使命聚焦当下价值创造和责任担当，为决策提供准则；愿景着眼长期目标，指引发展方向。二者相辅相成，使命是根基，愿景是灯塔，共同推动组织持续发展。
2025-12-09 16:42:13
216
原创 大模型的涌现能力（Emergent Abilities）：定义、原理、特征及测试领域启示
摘要：大模型的涌现能力是指当模型规模达到临界阈值后突然展现的高阶复杂能力，如逻辑推理、代码生成等，这些能力在小模型中无法实现。在软件测试领域，涌现能力可显著提升测试效率，如自动生成测试用例、优化脚本和跨领域知识融合。然而，其不稳定性需人工校验，且需通过精准提示工程激活。测试团队应善用涌现能力处理复杂任务，同时严格验证输出，以推动测试智能化和人机协同模式的转型。未来，随着模型规模扩大，涌现能力将进一步改变测试工作模式。
2025-11-26 19:50:19
939
原创 什么是提示工程中思维链？
摘要：思维链提示技术通过引导大语言模型分步展示推理过程，显著提升复杂任务的解决能力。其核心是将问题分解为多个简单步骤，利用模型已学习的知识和模式逐步推导。相比直接输出答案，思维链能提高准确性（如数学题正确率从20%升至50%）、增强可解释性、减少错误，并适用于数学、常识推理等多种任务。实现方式包括提供示例或直接添加分步指令。该技术如同让学生展示解题步骤，既优化模型表现，又便于人类理解其推理逻辑。
2025-11-26 16:50:55
668
原创 LVM与LLM 什么区别
摘要：LVM（逻辑卷管理）是Linux系统中的存储虚拟化技术，通过物理卷(PV)、卷组(VG)和逻辑卷(LV)三层结构实现灵活的磁盘管理，支持动态扩容、快照备份等功能。与AI领域的LLM（大语言模型）完全不同：LVM属于存储管理技术，用于磁盘资源整合；LLM则是处理自然语言的AI模型。另外需注意与大型视觉模型(LVM)的区别，二者虽缩写相同但分属不同领域。LVM主要应用于服务器存储、虚拟化环境等场景。
2025-11-25 18:16:44
895
原创 开会以效率为主
会议行动计划执行指南：确保会议成果高效落地。核心采用"会-议-决-行-果"闭环管理原则，所有任务需符合SMART标准（具体、可衡量、可实现、相关、有时限）。任务计划须包含四大要素：动词开头的明确描述（优化→具体动作）、唯一负责人、截止日期及实时状态跟踪。操作流程分三步：会议中实时记录确认、会后合并纪要与行动计划同步发送、建立定期跟进机制。最佳实践包括任务粒度适中（1-2周可完成）、避免集体负责、保持文档动态更新。模板示例展示如何用表格清晰呈现任务ID、描述、负责人、时间节点及进展状态，实
2025-11-10 09:53:31
457
原创 产品的友好性设计是让用户轻松做对。
产品友好性设计强调"适应人而非让人适应设计"，蓝牙耳机磁吸盒的防错设计是典型案例。通过相反磁极实现直觉引导，用户无需思考就能正确放置耳机，减少错误操作和认知负担。这种物理反馈设计提升了使用效率和愉悦感，体现了友好性设计的核心：让正确操作自然发生，错误操作难以实现。其他友好性设计还包括易学性、反馈性、容错性等，共同提升用户体验。
2025-11-06 14:38:22
360
原创 不要让任何人任何事影响你，要学会转念，让自己磁场变得高维干净
摘要：本文提供了一系列快速平复情绪、转换思维的方法。即时技巧包括五感练习、4-7-8呼吸法和环境转换；长期建议则推荐建立"思维暂停区"、积极联想库和行动清单。通过微小语言转换（如"选择"替代"不得不"）和每日三件小确幸练习，帮助重建心理掌控感。强调负面念头如过客，无需过度关注，保持觉察呼吸即是自我关怀。这些方法旨在培养稳定的内心状态，让思绪如浊水静置般自然澄清。（150字）
2025-10-27 22:09:16
363
原创 在dify平台智能体工作流中迭代和循环如何选择？
在Dify智能体工作流中，迭代（ForEach循环）和循环（While循环）的选择取决于任务特性。ForEach适合处理已知的有限集合（如批量处理用户数据），操作逻辑固定且无需动态终止。While循环则适用于依赖动态条件（如API重试）或未知次数的任务（如分轮生成内容）。两者可嵌套使用，如外层ForEach遍历任务，内层While处理重试。关键注意事项：ForEach循环应避免动态修改集合，While循环需设置最大迭代次数防止无限循环。根据任务的"数据确定性"和"终止逻辑&qu
2025-10-24 22:59:54
661
原创 通过建立通用用例规则库，降低低级线上缺陷。
通用用例规则库是结构化的测试知识图谱，收录软件项目中需常规检查的通用规则和最佳实践，旨在避免低级错误、提升测试效率、统一标准并降低经验依赖。构建方法分三步：知识框架梳理（覆盖功能、UI、数据等8大类）、具体检查点定义（如表单必填项验证）、工具化与流程化（集成到测试计划与用例设计）。关键检查清单包括Web UI布局、安全越权防护、网络异常处理等。规则库需持续迭代维护，通过定期评审、反馈机制和版本管理保持活力。其核心价值在于将隐性知识显性化，形成可复用的质量防线，实现从"救火"到"
2025-10-24 11:57:24
566
原创 Python基础入门：语法、执行、配置与部署指南
Python入门指南：环境配置、语法基础与项目部署 本文提供了Python编程的完整入门指南。首先介绍了Python3.12的安装方法，包括Windows、macOS和Linux系统的具体步骤。推荐了VSCode、PyCharm等开发工具，并详细说明了基础语法，涵盖变量类型、控制流、函数和异常处理等核心概念。文章还讲解了四种程序执行方式，从交互式运行到命令行执行。在项目部署部分，介绍了虚拟环境使用、PyInstaller打包和Flask应用部署到PythonAnywhere平台的方法。最后给出了数据分析、W
2025-10-15 10:34:52
939
原创 def main(arg1: str, arg2: str) -＞ dict: 代码中的-＞ dict: 是什么意思？做什么用。
Python中的->dict是函数返回值类型注解，用于说明函数返回字典类型。主要作用包括：1)提高代码可读性，明确返回值格式；2)支持IDE和类型检查工具(mypy)发现类型错误；3)作为内置文档说明函数输出。示例中def main()->dict表明应返回字典，实际返回其他类型时虽不会报错(因Python是动态语言)，但IDE会警告。参数后:str同理，这些注解不影响运行逻辑，仅辅助开发。
2025-10-14 20:59:25
278
原创 Markdown 表格
本文介绍了Markdown中表格和引用的使用方法。主要内容包括：1)基础表格语法，使用|分隔单元格，-分隔表头；2)对齐方式设置（左/右/中）；3)单元格内容格式化技巧，支持加粗、链接、换行等；4)特殊字符处理；5)美化建议，如使用Emoji和符号；6)数据表格最佳实践，包括财务、技术对比等案例；7)响应式设计方法。文章提供了详细的语法示例和实用技巧，帮助用户创建清晰美观的Markdown表格。
2025-10-10 10:33:53
973
原创 在dify工作流中如何定义filename自动生成
Dify工作流中实现文件名自动生成，可通过变量拼接或代码逻辑实现，确保文件名可读且唯一。基础方案使用内置变量拼接时间戳、用户ID等简单信息；复杂场景则通过代码节点自定义生成逻辑，支持关键词提取、随机字符串等。还可结合知识库元数据生成业务关联文件名。注意事项包括特殊字符过滤、变量作用域和文件名长度限制。简单场景推荐变量拼接，复杂需求则用代码定制实现灵活控制。
2025-10-09 20:30:38
738
原创 从工业的电路板想到软件测试点。
本文系统阐述了工业设备功能测试的完整知识体系，涵盖硬件测试点和软件功能测试点两大核心内容。硬件测试点部分详细介绍了电源、时钟、通信等关键测试点的作用与测试方法；软件功能测试点部分则从功能分解、输入处理输出等角度讲解测试点提炼方法，并列举典型工业控制软件的测试场景。最后强调软硬件协同测试的重要性，提出硬件在环、故障注入等测试手段，并总结出逐层深入、接口测试等关键测试思维。全文构建了从硬件基础到软件逻辑的完整测试知识框架。
2025-10-01 11:16:34
776
原创 从需求提取功能点还是测试点？
【摘要】需求分析应遵循"需求→功能点→测试点"的因果链条：首先将需求转化为具体的功能点（定义系统行为），再基于功能点设计测试点（验证标准）。功能点是开发的核心依据，确保理解一致性和工作评估；测试点则通过正面/负面/边界值等场景验证功能正确性。跳过功能点直接设计测试会导致范围缺失和标准混乱，二者缺一不可。该流程体现了从问题定义（为什么做）、解决方案（做什么）到质量验证（做得对不对）的完整闭环。
2025-09-27 15:57:30
535
原创 数据库索引简介
摘要：数据库索引类似于书籍目录，能显著提升查询效率。索引本质是存储排序键值和数据指针的独立数据结构，B+Tree是最常用类型，具有层级少、范围查询高效等特点。索引优点包括加快检索、确保数据唯一性、优化连接和分组排序操作，但会占用空间并降低增删改速度。索引类型有普通、唯一、主键、复合索引等。创建原则是：为频繁查询、排序分组或外键列建索引，避免为少用或重复值多的列建索引。合理使用索引是平衡读写性能的关键数据库优化技能。（150字）
2025-09-26 14:06:28
799
原创 Dify智能体开发中的文档解析与sys.file用户上传文件有什么区别？
摘要： sys.file与文件提取器本质不同：前者是用户上传的原始文件对象（如PDF），用于知识库存储或插件调用；后者则解析文件内容为文本字符串，供工作流直接处理（如总结、翻译）。核心区别在于用途——sys.file是文件源头（需间接处理），文件提取器实现“文件→文本”转换，支持即时操作。例如，用户上传说明书后，直接提取文本并总结更高效，而非先存入知识库再检索。结论：临时处理用文件提取器，长期存储用sys.file上传知识库。 （字数：150）
2025-09-25 11:16:32
880
原创 业务需求与功能需求的区别
业务需求与功能需求是产品开发中的两个关键概念。业务需求是战略层面的"为什么做"，聚焦业务目标与价值（如提升转化率）；功能需求是执行层面的"做什么"，描述具体操作与实现方式（如开发一键登录功能）。业务需求指导功能设计，功能需求支撑业务目标实现。二者需明确区分但紧密关联——业务需求决定方向，功能需求提供路径，共同确保产品创造实际价值。典型误区包括混淆二者层级或缺乏有效拆解，需通过"业务→用户→功能"的链条实现需求转化。
2025-09-25 08:18:19
1044
原创 SQL 语句中生成大批量模拟数据的常用方法，涵盖不同场景和数据库类型。
数据库批量数据生成方法摘要：介绍7种高效生成测试数据的技术方案，包括基础循环插入法（存储过程）、递归CTE法（MySQL 8.0+）、幂次连接法（快速生成大量数据）、数字辅助表法、批量插入优化法（分批次提交）、数据库特有功能（如PostgreSQL的generate_series）以及外部工具法。重点对比各方案性能与适用场景，推荐MySQL 8.0+使用递归CTE法，其他场景采用数字表法或批量插入法，并给出禁用索引、分批提交等优化建议，为10万级数据生成提供最优解决方案。
2025-09-24 09:12:13
1460
原创 读一本书《躲在蚊子后面的大象》：看见情绪背后未被满足的需求
情绪背后隐藏着未被满足的需求。《躲在蚊子后面的大象》揭示日常琐事（"蚊子"）引发的情绪波动，实则是内心深层渴望（"大象"）的呐喊。书中归纳7种常见心理需求，如安全感、尊重感等，并提供了情绪日记、需求评估等实用工具，帮助人们识别情绪根源，停止内耗。通过理解情绪传递的信号，我们能实现自我认知的提升和人际关系的改善。这本书为焦虑时代提供了停止情绪内耗的新视角，引导人们与真实自我和解。
2025-09-19 08:55:41
1029
原创 软件可测试性评估：测试人员视角的方法与实践
摘要：软件可测试性是影响测试效率和质量的关键属性，体现在可观测性、可控制性、可分解性等维度。测试人员应通过需求评审、代码分析、原型测试等方法，在开发全周期评估可测试性。主要实践包括：早期介入设计评审、使用静态分析工具、编写测试用例验证、建立检查清单等，同时需应对认知不足、技术债务等挑战。将可测试性评估制度化，可显著提升测试效能和软件质量，是构建可靠系统的必要基础。随着AI测试和DevOps发展，可测试性评估将愈加重要。
2025-09-16 13:06:14
777
原创 测试人员编写版本测试报告的意义
版本测试报告是项目质量评估和发布决策的关键依据，其核心价值在于客观呈现质量状态（通过率、缺陷数等量化数据）、为发布决策提供依据、预警风险并跟踪问题、证明测试价值以及支持持续改进。报告编写需遵循客观公正、清晰简洁、受众导向和风险驱动等原则，包含报告标识、摘要、测试概述、缺陷分析、质量评估、遗留问题、结论建议等规范组件。好的报告应结论明确、数据量化、风险透明且结构清晰，而差的报告则模糊笼统、缺乏数据支撑。专业的测试报告能有效指导产品发布，提升测试团队价值。
2025-09-15 14:58:47
895
原创 Dify 中的上下文变量以及它们与 system、user 变量的关系和配合方式
Dify中的上下文变量是工作流中传递信息的关键，主要包括系统变量（sys.前缀，全局只读）、用户变量（单次请求有效）、会话变量（多轮对话存储状态）和环境变量（存储配置）。系统变量自动提供运行上下文（如用户查询、对话轮数），用户变量记录原始输入，会话变量维护对话状态，环境变量保存敏感信息。这些变量通过{{变量名}}格式引用，在知识检索、多轮对话等场景中协作，共同实现智能应用功能。使用时需注意变量作用域、命名规范和调试工具的使用。
2025-09-14 15:22:31
1957
原创 Dify开发中系统变量（system）和用户变量（user）的区别
Dify工作流中系统变量和用户变量的区别：系统变量由平台自动生成（以sys.开头），提供运行时上下文信息（如查询内容、会话ID等），全局只读；用户变量由开发者定义，接收用户输入数据，可读写且单次请求有效。关键差异在于来源、可操作性和作用域。调试时需注意变量命名规范和引用格式（{{变量名}}），避免拼写错误和作用域混淆。系统变量用于状态判断，用户变量作为处理原料，二者协同支撑工作流运行。
2025-09-14 15:14:43
508
原创 别再让AI“蜻蜓点水”了！揭秘普通思考与深度思考的差异，让你的模型输出价值翻倍
本文探讨AI的"普通思考"与"深度思考"模式差异及触发方法。普通思考基于快速模式匹配，适用于简单查询；深度思考通过多步推理链处理复杂问题。有效触发深度思考需提供充分上下文、要求多步推理、设定分析框架。文章通过代码开发、商业分析等案例展示两种模式的应用场景，并建议根据需求选择合适模式：普通思考适合基础任务，深度思考适合复杂问题求解。最后提出成为"AI思维导师"的三个技巧：明确指令、提供框架、迭代深化。
2025-09-14 13:13:25
881
原创 如何告诉AI你的写作任务？
摘要： 高效向AI下达写作任务需遵循“五大要素”：角色（明确AI身份，如营养师、专栏作家）、任务（具体指令，如写邮件、总结）、背景（说明目的与场景）、要求（格式、风格、长度等细节）、示例（提供参考模板）。避免模糊指令（如“写健康文章”），而应像“主编”一样给出清晰指引。例如，产品推文需包含目标用户、核心卖点及语气要求。模板化指令（如邮件、报告）可提升输出质量，关键在于“角色+任务+背景+要求+示例”的完整沟通。
2025-09-13 15:10:06
961
原创 提示词工程方法及框架
OpenAI提示词工程六大核心策略为：1.清晰指令设计（明确任务边界与格式要求）；2.参考文本增强（基于可靠数据减少幻觉）；3.复杂任务拆分（多步骤流程管理）；4.逻辑推理引导（要求展示思考过程）；5.工具能力扩展（集成外部API/计算）；6.系统化测试验证（A/B测试与评估指标）。这些策略构成从设计到优化的闭环，可提升输出质量40%以上。专业领域需结合XML/JSON等结构化格式，通过语义化标签精准控制分析范围。最新O1系列模型采用推理内生化技术，需简化提示结构并禁用传统分步引导。动态与多模态提示成为前沿
2025-09-12 13:09:23
895
原创 【Dify开发】-system变量的使用
SYSTEM变量是LLM节点中传递系统级上下文的核心容器，用于向大模型传递非用户输入的关键信息（如系统指令、环境参数、中间结果等）。其使用规则包括：通过{{变量名}}格式在提示词中引用来自上游节点、系统内置或自定义的变量；必须引用依赖外部信息的变量，而简单任务可省略。典型应用场景如结合天气数据和当前时间生成穿搭建议。使用时需注意变量格式校验、避免冗余引用，并通过调试模式验证变量传递。合理使用SYSTEM变量能显著提升LLM输出的场景适配性。
2025-09-11 13:17:22
684
软件质量保证管理办法
2020-08-13
Intel英特尔Intel PRO100/1000/10GbE系列网卡驱动
2015-11-08
史上最全的测试用例设计方法总结
2020-08-13
robotframework-ride-1.4.1.win-amd64.exe
2016-03-22
SQLyog-6.1
2015-02-28
SQLPLUS 命令
2018-07-25
软件工程国家标准、行业标准一览表-2019041001.xls
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把PLSQL Developer工具用到极致
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COCOMOII_2000.4.zip
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