又问了下 AI 关于你这个 AI 客服测试的问题，感觉回答的还可以：
设计测试用例以确保 AI 客服对话模型的全面和安全测试，需要考虑多个方面，包括但不限于功能测试、性能测试、安全性测试、用户体验测试以及合规性测试。以下是一些关键的测试用例设计步骤和考虑因素：

1. 功能测试

• 理解能力测试：检查 AI 是否能够正确理解用户的查询。
• 响应准确性测试：验证 AI 的回复是否准确且相关。
• 上下文保持测试：确保 AI 能够在对话中保持上下文连贯性。
• 多轮对话测试：模拟用户进行多轮对话，检查 AI 的连续交互能力。

2. 性能测试

• 负载测试：在高并发情况下测试 AI 的性能。
• 压力测试：逐步增加系统压力，检查 AI 的稳定性和极限。
• 持久性测试：长时间运行 AI，检查其稳定性。

3. 安全性测试

• 数据保护测试：确保用户数据被安全存储和处理。
• 隐私保护测试：验证 AI 不会泄露用户的隐私信息。
• 攻击防御测试：模拟各种网络攻击，检查 AI 的防御能力。

4. 用户体验测试

• 易用性测试：检查 AI 的界面是否用户友好。
• 可访问性测试：确保不同能力水平的用户都能使用 AI。
• 语言和文化适应性测试：验证 AI 对不同语言和文化背景的用户的支持。

5. 合规性测试

• 法律法规遵从性测试：确保 AI 遵守相关的法律法规。
• 行业标准测试：检查 AI 是否符合行业标准和最佳实践。

6. 异常和边界测试

• 异常输入测试：输入异常或不完整的数据，检查 AI 的容错能力。
• 边界条件测试：测试 AI 在边界条件下的表现，如时间、日期、数值范围等。

7. 回归测试

• 更新后测试：每次 AI 模型更新后，重新进行关键功能的测试。

8. 监控和反馈

• 实时监控：实时监控 AI 的表现，快速响应问题。
• 用户反馈：收集用户反馈，持续改进 AI。

9. 灾难恢复和备份

• 数据备份测试：确保数据备份机制的有效性。
• 系统恢复测试：模拟系统故障，检查恢复流程。

10. 自动化测试

• 脚本编写：编写自动化测试脚本来执行重复性高的测试。

11. 文档和培训

• 文档测试：检查用户文档和帮助文件的准确性和完整性。
• 培训测试：确保客服人员能够有效使用 AI。

12. 跨平台和设备兼容性

• 多设备测试：确保 AI 在不同设备上的表现一致。

通过上述步骤，可以设计出一套全面的测试用例，以确保 AI 客服对话模型的质量和安全性。重要的是要持续迭代和更新测试用例，以适应 AI 模型的发展和变化。

请求频率？敏感词？

项目管理主要是管理项目的

再友情提示一下，删除接口有这个问题，那么大概率编辑接口也有这个问题

遇到过类似的，正式环境，接口测试，删除操作
背景：前置接口返回要删除的条目 ID，后置接口使用进行删除，
结果：前置接口出错没拿到 id, 后置接口直接进行删除，全部数据都没了
处理方法：查日志，确认接口测试时间点，联系 dba 恢复数据，之后和开发确认问题原因，
1、开发接口增加限制条件
2、调整接口测试，报错停止运行，关注关键字段

领导让测什么测什么

哈哈哈哈，之前在 B 站看了根据这本书改编的电视剧《岁月》的解说，确实真实

问题 3：

作为数据或大数据测试工程师，需要培养一系列专业技能和能力以应对复杂的测试任务和不断发展的技术环境。以下是一些关键能力的总结：

1. 基础技术知识 计算机科学基础：理解数据结构、算法、计算机网络、操作系统等基础知识，为深入理解大数据系统的工作原理奠定基础。 数据库知识：熟悉关系型数据库（如 MySQL、Oracle）和 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra）的设计、查询优化、备份恢复等操作。 编程技能：掌握至少一种主流编程语言（如 Python、Java、Scala、Go），用于编写测试脚本、自动化测试工具和数据分析代码。 Linux 操作：熟练使用 Linux 命令行进行系统管理和故障排查，因为大数据环境通常基于 Linux 操作系统。
2. 大数据技术栈 大数据框架：深入理解 Hadoop、Spark、Flink 等大数据处理框架的工作机制、配置、API 使用和最佳实践。 数据存储系统：熟悉分布式文件系统（如 HDFS）、列式存储（如 Parquet）、键值存储（如 HBase）等大数据存储技术的特点和应用场景。 数据处理工具：掌握 ETL（提取、转换、加载）工具（如 Apache Nifi、Airflow）、批处理（如 MapReduce）、实时流处理（如 Kafka Streams、Beam）等技术。 资源管理系统：理解 YARN、Mesos 等集群资源调度和管理工具的作用和配置。
3. 数据质量评估 数据验证方法：掌握数据完整性、一致性、准确性、时效性等质量维度的验证技巧，以及如何制定和实施数据质量规则。 数据分析技能：运用统计学知识和数据分析工具（如 Pandas、SQL、BI 工具）对数据进行探索性分析，发现潜在问题和异常模式。 数据清洗与预处理：了解如何处理缺失值、异常值、重复数据等问题，以及数据标准化、归一化等预处理方法。
4. 测试方法与策略 测试设计：根据大数据项目的特性和需求，设计合理的测试用例，包括功能测试、性能测试、压力测试、稳定性测试等。 测试自动化：掌握使用测试框架（如 JUnit、PyTest）、持续集成工具（如 Jenkins、GitLab CI/CD）和大数据测试工具（如 Hadoop Test, Apache Beam ValidatesRunner）进行自动化测试。 性能调优：理解影响大数据系统性能的关键因素，如数据分布、并行度设置、内存管理等，以及如何进行性能监控、分析和优化。
5. 软技能 沟通协作：与开发、数据工程师、业务分析师等多方密切沟通，理解业务需求，协调测试资源，共同解决问题。 文档撰写：编写清晰、规范的测试计划、测试报告、缺陷报告等文档，确保信息的有效传递。 学习能力：大数据领域技术更新迅速，需保持持续学习的态度，跟踪新技术、新工具的发展动态，不断提升自身技术水平。
6. 特定领域知识 特定行业知识：根据所处行业（如金融、电商、医疗等），理解行业特定的数据标准、法规要求和业务逻辑，以便进行针对性测试。 数据安全与隐私：熟悉数据加密、访问控制、数据脱敏等技术，确保数据处理过程符合数据保护法规（如 GDPR、CCPA）。 通过培养以上能力，数据/大数据测试工程师能够有效地对大数据系统进行全面、深入的测试，确保其在大规模数据环境下高效、稳定、准确地运行，并满足业务需求与合规要求。

数据测试和大数据测试在概念上有一定的关联性和交集，但它们各自的侧重点和适用场景有所不同。以下是两者的主要区别：
数据测试
数据测试通常侧重于对数据本身的验证和质量保证，其核心目标是确保数据的准确、完整、一致、有效和合规性。它适用于各种规模的数据集，无论数据量大小，只要涉及对数据质量的检查和评估，都可以进行数据测试。数据测试主要包括以下方面：
数据完整性：检查数据是否齐全，是否存在缺失值或不完整的记录。
数据一致性：确保不同数据源、不同时间点或不同业务流程产生的数据相互之间没有冲突或矛盾。
数据准确性：验证数据值是否正确，是否符合预期的业务规则或参照标准。
数据有效性：检查数据是否符合预定义的格式、范围或约束条件，是否存在无效或非法数据。
数据一致性：确保数据在迁移、转换或集成过程中保持一致，没有丢失或错误。
数据合规性：评估数据是否符合行业规定、法律法规或内部政策要求，如数据隐私保护、数据脱敏等。
数据测试不仅应用于传统的软件开发项目，也广泛适用于数据分析、数据仓库、数据迁移、数据集成、数据治理等各类数据相关的应用场景。
大数据测试
大数据测试则是专门针对使用大数据技术和平台的系统的测试活动。它不仅包含了对数据本身的质量测试，更重要的是针对大数据环境特有的技术和架构特性进行验证。大数据测试通常面对的是大规模、高复杂性、高速变化的数据集，以及分布式计算、流处理、实时分析等高级数据处理技术。大数据测试的核心内容包括：
数据规模测试：验证系统在处理海量数据时的性能、稳定性和可扩展性。
大数据技术栈测试：测试 Hadoop、Spark、Flink 等大数据框架，以及相关的数据存储（如 HDFS、NoSQL 数据库）、数据处理（如 MapReduce、Spark SQL）、数据查询（如 Hive、Presto）等组件的功能、性能和兼容性。
大数据应用测试：针对基于大数据技术构建的特定业务应用（如推荐系统、风险模型、用户行为分析等）进行功能、性能、安全、易用性等方面的测试。
大数据分析结果验证：对比大数据分析结果与预期输出或已知基准，确保分析结论的准确性和可靠性。
数据流测试：针对实时数据流处理管道进行端到端的测试，确保数据从产生、传输、处理到消费各环节的正确性和时效性。
大数据系统集成测试：验证大数据系统与其他系统（如传统数据库、API 服务、前端应用等）的接口集成和数据交互是否正常。
总结来说，数据测试主要关注数据的质量属性，适用于所有与数据相关的场景；而大数据测试则不仅包含数据测试的内容，还特别关注大数据系统的特有技术和架构，以及在大规模数据环境下的特定测试需求。大数据测试是数据测试的一个子集，且具有更高的复杂性和专业性要求。

首先要能活着