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看链接详情啊，12.19

跟厦门沙龙同一天啊

谢谢恒捷老师！

好啊好啊！一起来搞事情啊！

有问题可以随时沟通！

谢谢肯定！

tapd 是研发管理平台，用来管理 story、task、bug 以及看板，质量可视化平台通过调用 tapd 提供的接口获取 story、task、bug 等数据进行统计、分析、展示
实际上，如果有自己的研发管理平台，效果可能会更好，可以更方便的获取相应的研发数据

楼主愿意发帖在这里寻求帮助，至少我觉得已经胜过很多做测试 3 年左右的同样迷茫的 tester，我谈下我的看法
我本科专业跟计算机没有半毛钱关系，毕业后误打误撞进了测试行业，一开始做传统软件的功能测试，后来基于 jmeter+ant 做接口测试以及接口的自动化，部分有落地，部分也是自己玩玩，经历了 C/S、B/S、M/S 架构的流行趋势，再后来接触 python，基于 selenium、appium 框架开发自动化测试 case 引入实际工作中，确实感觉有很大成就感，再后来转入互联网行业，现在是一家百强互联网公司测试总监，现在越来越觉得做测试是真正的技术活，需要学习的东西还有很多很多，比如静态代码扫描、插桩测试、AI 技术应用等等，如何用技术手段保障产品质量，这是测试人员需要持续共同探讨的话题，也唯有不停的学习，才是我们突破发展瓶颈的利器，希望对你有所帮助

建议加一些数据作为例证，如自动化测试部分，可以用数据例证：自动化测试 case 数量 n 条、执行频率 n 次/d，自动化测试覆盖率 n%，提升测试效率 n% 等

测试人员一般按开发人员配比，视公司研发成熟度而定，通常研发测试比在 3:1-5:1 之间，好一点的能做到：有效研发占比达到 70% 的情况下，研发测试比 5:1

不要为了自动化而自动化，选择自动化要评估投入产出比，要考虑如下因素：
1、产品的成熟度及 UI 稳定性
2、产品研发的迭代频率
3、DAU 量级
4、自动化测试技术储备
建议先将 api 的自动化测试先做起来，并推动开发进行单元测试，app 端再补充端对端监控等手段来作为质量保障的手段，有问题欢迎进一步交流

抓包看下两边的请求差异