Kimi-K3
Kimi K3 is an open-weight, 2.8T-parameter native multimodal agentic model with a 1M-token context window, designed for frontier coding, knowledge work, and reasoning tasks.
它把现代 Java、TestNG、H2、ExtentReports 和 Apache POI 集成到一个可直接运行的数据库测试自动化示例中,内置报告输出和失败重试能力。
Bu proje, H2 Veritabanı üzerinde CRUD (Create, Read, Update, Delete) ve SQL sorgu işlemlerini otomatikleştiren, Java 24 ve TestNG mimarisi üzerine kurulu gelişmiş bir veritabanı test otomasyon projesidir.
Proje; detaylı HTML hata raporlaması, otomatik Excel sonuç çıktısı ve akıllı Retry (tekrar deneme) mekanizmasını bünyesinde barındırır.
openjdk-24.0.1) derleyicisi ile %100 uyumlu derleme ve çalıştırma altyapısı.User.java) ve CRUD metotları.reports/reportDetail/ klasöründe zaman damgasıyla (YYYY_MM_DD_HH_MM_SS.html) hatanın hangi sınıfta, hangi metodda ve tam olarak hangi satırda oluştuğunu gösteren gelişmiş HTML hata raporu.RetryAnalyzer ile otomatik olarak 2 kez daha (toplam 3 çalıştırma) tekrar denenir. (IntelliJ sağ tık çalıştırmaları dahil desteklenmektedir).reports/excelResult/YYYY_MM_DD_HH_MM_SS.xlsx konumunda Case İsmi | Durum (PASS/FAIL) | Hata Detayı sütunlarıyla renk vurgulu Excel raporu oluşturulur.reports/html/ klasöründe genel test istatistiklerini ve detay bağlantılarını içeren görsel test raporu.| Teknoloji / Kütüphane | Sürüm | Açıklama |
|---|---|---|
| Java (JDK) | 24 | Geliştirme ve Derleme Ortamı |
| TestNG | 7.10.2 | Test Çerçevesi & Assertion Altyapısı |
| H2 Database | 2.2.224 | In-Memory Database |
| ExtentReports | 5.1.1 | HTML Raporlama Altyapısı |
| Apache POI | 5.3.0 | Excel (.xlsx) Rapor Oluşturucu |
| Apache Maven | 3.9+ | Bağımlılık ve Yapılandırma Yönetimi |
db-automation/
├── reports/ # Otomatik Üretilen Raporlar
│ ├── html/ # ExtentReports Genel HTML Raporları (report_YYYY_MM_DD_HH_MM_SS.html)
│ ├── reportDetail/ # Hata Detay HTML Raporları (YYYY_MM_DD_HH_MM_SS.html)
│ └── excelResult/ # Excel Sonuç Raporları (YYYY_
DBAutomationProject
根据分类、Topic 和编程语言匹配的相似项目。
Kimi K3 is an open-weight, 2.8T-parameter native multimodal agentic model with a 1M-token context window, designed for frontier coding, knowledge work, and reasoning tasks.
Harness Engineering is a methodology for improving coding agent outputs by carefully crafting the environment around them—providing curated context, tools, and executable constraints that encode an organization’s nonfunctional requirements and cumulative lessons.
A 28.9 million parameter language model runs on an $8 ESP32-S3 microcontroller entirely on-device, generating simple stories at about 9.5 tokens per second.