正解，去年底领导让我搞 ai 自动化，调研来调研去，最后还是选择了硬编码写 ui 自动化

后来有一个星期运气爆棚，遇到几个很合心意的都到了 offer 环节，结果最合心意的没谈妥，最没希望的那家给涨 50%，然后就直接去了，把其他意向的面试全取消了
运气就是这样，这阵子迎风走，过阵子可能就是顺风口

怎么说呢，如果经济压力大，不用焦虑，找工作是随缘的，跟能力的关系没有想象中那么大，测试能用到 ai 的落地场景，其实都是常规的交互而已，没啥很高级的东西；如果经济压力不大，更不用焦虑了。
我 23 年的时候，买房买车装修结婚全在一年干了，恰好遇到公司破产没发工资，压力很大，当时找了一个半月没找到满意的，前半个月拒了两个 offer，后一个月几乎没约到面试，放宽心态，恰好用这个时间学习沉淀一下，总会好的，再不济就换个赛道呗，我前同事现在摆摊也挺好的

就像你整数据治理一样，抓数据、清洗、整看板都会玩，要想落地企业推动直接或间接变现就完全是两码事

我觉得写的挺好，不知道大家为啥要喷别人，ai 写代码本来只是小道罢了，真正落地到企业才是关键

一般都是让 ai 写代码吧，昨天让 ai 写了个新接口的接口测试，边写边改，效率能快不少

你可以加几个故意失败的反向锚点，看是否能报出来，check 不一定要人工做，可以写一些非常重要场景的硬编码用例，在 ai 测试完成后触发，用反向锚点和硬编码用例兜底
哪怕做了上述兜底，也只能尽量避免，ai+ 测试本身就互斥，不管咋样 ai 必定有幻觉，只能减少不能消除，测试又要完全可控，对需求模棱两可都是大忌，更何况结果不可预见

如果出生产事故了可以找 ai 负责不用 check，反之则需要

求个链接🙏

看起来是可以通过飞书让它执行任务，相较于飞书机器人不用写脚本