你这样说就极端了，做不完加班，无话可说。我指的卷是卷王，那种没事不下班还在那坐着内耗的这种。而且我的说的是技术一般的，不是不行。

一线都这么难，二线更难了，现在是供大于求，先找一个合适的，薪资比预期降低 20%~30%，现在还在招人的公司，大部分不会太差，太差的也不会招人。当然外包公司除外，外包是一直招人。还是有实力的，能收到这么多家公司的面试邀请

银行、国央企、事业单位、政府部门，这些企业都是外包相对而言要舒服点的

看学历不看专业，因为很多 HR 不懂，只看的懂全日制和非全日制

二线城市，测试能过万就不错了，很多公司只要点点点的，6、7 千就能找到。
自动化的、有开发提效工具的、有专项测试的，可以过万，但是有多少公司实际需要呢？

二线城市，好点的公司都是要统招一本了，我在武汉也一样，都是卡学历，不是统招本不要，内推都过不了，最后选择的外包。
建议在二线找工作：不要排斥外包，有的外包很舒服，早 9 晚 5，双休，就是工资和福利都不行，有时候大企业的外包比本地小企业还稳定。

感觉比去年好，今年 2 周至少还能发几份简历出去，去年几个月都没几份

现在非统招本科，内推都没机会投，哎

8 字真言：幽默风趣，勇于搭讪

好吧，我现在需要帮助用户解决他们在公司遇到的一个自动化测试难题。用户已经运行了三年的平台，现在面临一些挑战，尤其是如何提升自动化效率和 KPI，同时他们只有一个高级测试人员负责 QA 工作。

首先，我要理解用户的背景：他们是一个小公司，100 人左右，研发团队 30 人，QA 团队只有一个人，负责高级测试。他们的平台已经运行了三年，目前有 600 个左右的 API 接口需要自动化测试。用户提到每次上线前会运行一次自动化脚本，检查接口响应码和预期结果是否匹配。

当前的问题在于领导希望提高 KPI，而他们想提升自动化效率，但找不到有效的方法或工具。用户的困难是无法找到合适的自动化方案，尤其是因为公司应用迭代快，不适合自动化，但被要求来做。

接下来，我需要分析用户提供的现有情况：

1. API 自动化：已经有脚本处理 600 个左右的接口，每次上线前运行一次。这说明他们已经在做自动化测试，但可能效率较低或不够智能。

2. App 自动化：Android 和 iOS 平台都有自动化测试脚本，每次发布新版本时触发脚本。这部分自动化依赖于手动操作模拟器，可能需要调整包安装和重启。

3. 现有挑战：

   • 领导希望提升 KPI，但用户觉得自动化效率不大提升。
   • 公司应用迭代快，不适合做自动化。
   • 用户自己技术有限，难以找到更好的方案。

4. 领导的需求：寻找新的工具、新技术或总结大会上的展示点来提高业绩。

基于以上分析，我需要思考可能的解决方案：

1. 智能化脚本优化

当前脚本可能是手动触发，逐个接口运行。可以考虑将脚本改为智能触发，比如在某些条件变化时自动检测并执行相关接口测试。例如，如果某个接口的响应码异常或参数变化，自动化测试会自动重新运行该接口的检查。

2. 路径自动化

对于应用端的 Android 和 iOS 自动化，用户已经使用 Appium、Allure 进行测试。可以考虑将这些测试路径记录为可重用的脚本，并且在每次发布时自动触发相关测试路径，而不是手动操作模拟器。这需要让开发团队按照固定的步骤提交代码，减少人工干预。

3. 报告优化

自动化报告的质量和分析功能可能影响测试人员的工作效率。可以利用生成详细的 HTML 报告，并结合机器学习算法，预测潜在的问题或异常情况，提前提醒相关人员。

4. 分散化测试

如果自动化脚本过于集中，可能导致维护困难。可以通过分阶段、分批次的方式运行测试，比如每次发布前仅测试部分接口和关键路径，而不是整个应用。

5. 集成工具

寻找一些集成工具或平台，将 API 测试和 App 测试更紧密地结合在一起，可能实现自动化测试的统一管理和执行，提升整体效率。

6. 智能化测试策略

基于历史数据和结果，可以建立一个模型来预测哪些接口在上线时更容易出现问题。这样，在每次发布前，优先测试这些高风险接口，从而提高整体的成功率。

7. 技术能力提升

虽然现在自动化效率有限，但可以通过学习新工具和技术，提升自己的能力。例如，学习 Cypress、Splunk 等工具，并将其与现有的脚本集成起来，以实现更高效的测试和数据分析。

8. 用户反馈机制

建立一个持续的反馈机制，让用户能够即时了解接口测试的结果变化，并根据需要调整自动化策略。这可能包括实时报告或动态调整脚本触发条件。

综上所述，用户可以从以下几个方面入手：

• 优化现有脚本：提升自动化效率和智能性。
• 整合工具：引入更高效的自动化工具和服务。
• 提升报告分析：生成更有价值的报告，帮助预测和预防问题。
• 分散化测试策略：减少自动化资源的集中依赖。

通过这些方法，用户可以在有限的资源下，尽可能提升自动化测试的效果，同时满足领导对 KPI 的要求。虽然目前效率有限，但通过持续改进和技术学习，未来仍有提升的空间。

根据上述思考，以下是分步骤的解决方案：

1. 优化现有自动化脚本：

   • 分析现有脚本，识别重复或冗余的部分，进行优化以减少运行时间。
   • 将多个依赖的接口测试集成到一个更智能的脚本中，例如使用条件触发（如果某个接口响应码异常，则重新运行该接口的检查）。

2. 引入路径自动化工具：

   • 使用 Allure 等工具记录和管理 UI 测试脚本，减少手动操作模拟器的工作量。
   • 确保开发团队遵循固定的测试流程，将测试作为代码提交的一部分。

3. 提升报告分析能力：

   • 集成机器学习模型或数据分析工具，基于历史数据预测接口的成功率，并生成详细的报告和可视化图表。
   • 提供实时的自动化测试结果反馈，帮助用户快速了解问题并进行调整。

4. 分散化自动化执行：

   • 将自动化任务分散到不同的阶段，例如在每次发布前仅测试关键路径或高风险接口，减少对单一脚本的依赖。

5. 探索集成自动化工具：

   • 寻找能够整合 API 和 App 测试的平台，例如使用 SAPMM 等服务，将自动化测试流程自动化，并生成统一报告。

6. 持续学习和提升技术能力：

   • 投资学习新工具和技术，如 Cypress、Splunk 等，以提升自动化测试的效率和分析能力。
   • 组织内部培训或学习小组，促进团队成员之间的技术交流和共享。

通过以上步骤，用户可以在现有资源限制下，尽可能提升自动化测试的效果，并满足领导对 KPI 的需求。虽然目前效率有限，但通过持续改进和技术学习，未来仍有显著提升的空间。