和我司一毛一样，测试老大只是协调资源的，人还是跟着项目来，也难受

可能微信那个例子不太恰当，误导了…真实的场景还是，需要两个手机这样去交互的

感谢回复，我有个疑惑就是，这种涉及两边交互的，A 和 B 都不知道自己发出去的动作有没有被收到并执行，这种咋弄呢

感觉这种类似的应用自动化测不太好做呐，每次要是人工去一道道题目去看感觉效率又很低

有没有老哥来扫下盲

想自己也试下，老哥的虚拟机网络设置是桥接吗？

总是感觉中台很虚的样子，边界划分也很不明晰

Mark 一下 Mark 一下

分许线上数据类型情况，这个是测试的分析还是团队有了明确的定义标准呢？

另外，不知道各位在测试这种标签的时候，有做过回访用户确认下标签是否正确吗？

这其实就回到我上边说的，这个标签并没有上线。已有的这些用户数据，又不能确定数据是否是可信的。只能限定一些条件，人为创造一些满足 “条件” 的用户，看标签预测是否是正确的

我试试看这个方法。目前遇到的困境就是开发不太愿意说明具体的逻辑。或者说实际上报的数据来源，大数据这边的开发也不是很清楚，就造成了这种需要测试去尽可能覆盖多的用户行为。

刚接触，并没有什么好的方法

这就是这个测试矛盾的地方，没上线前确实没用户，但是这个标签是否具有可信度，还是得测，测了才会真正拿到线上用

可以这么理解，现在其实也是这么验证的。问题就是自己造或者模拟用户，这样的数据都太少了，而且很耗费时间

嗯，算法本身对我这儿是黑盒的。其实我是想问，用来作为标准的用户数据需要怎么高效收集或者模拟，无奈项目组就是要把标签的效果量化出来，胳膊拧不过大腿啊

用户的数据是基于端级的数据埋点上报，模拟用户只能在机器上点点点，这个着实是效率很低