仅用 AI 成本是 10 元，有效解决 AI 幻觉成本 90 元 ，砸钱买企业级服务器，私有化部署满血版大模型，做模型微调，做企业级知识库，自己训练模型

快 50 了

看样例，这是把下一步想到的所有可能的异常都列出来，看执行这一步会不会命中预置的异常？感觉有点穷尽测试了，怎么确保预置的异常能够覆盖所有异常操作？

一年测试经验就不要写具体的量化的指标，一年能有多少经验？量化指标结合你的 1 年工作经验，可能我会觉得一眼假，1 年经验就说你做这个的起因，怎么实现的，用了什么技术就行，搞这些量化指标随便追问下你就懵了

为什么要做这个？解决了业务中什么问题？相对于传统的 xpath 定位，采用 AI 准确率提升了多少？落地效果怎样？

赞同，想做测试还是得重回业务组，除非转开发。测试的核心是业务，技术是为业务服务的，测试开发这个角色被大多数人曲解，都认为做质量监控平台、自动化平台、工具开发平台才是测试开发，业务的基础上做工具是测试工程师

对的，很多因素都会影响测试的时间，所以第 4 点就会有一个区间范围为 4 天的高风险

嗯嗯，大多数情况下都是开发一周测试 3 天，上线 1 天，刚好 2 周一个版本，估算测试工时，其实就是给上面人看测试工作量，为什么需要这么多天，然后反向推开发的提测时间。

肯定有的，大厂都有一个广告位招商中心，专门研究在哪些地方塞广告，不同曝光度的位置价格还不一样，开屏页最贵

我也发现了，灌水没有积分

不要歧视百度，虽然东西做的不怎么样，但是有时候没有其他的平替，例如百度云盘（国内还有第二个能用的云盘？）、百度搜索（国内能用 google？）、百度百科（上班时间划水神器，就不信大家没刷过）

经验其实也是上述 4 个点总结出来的，估算时间并不等于实际时间，例如需求突然变动，测试的工时也会做出相应调整，工时反馈的是工作量，不一定是这个时间就能测试完成。例如：这个类似的需求我以前测试过，当时测试用了 4 人/天、开发 8 人/天，再就是看需求文档：有多少功能、有多少个开发，有没有碰到 delay 风险点，然后依据这个估算出可能测试的工时。本次需求如果开发比之前多 2 倍、开发周期 16 人/天、功能点差不多、经过讨论不存在风险点，测试在没有多余人力的情况下，估算测试工时为 8 人/天。

还是手痒，kimi、混元、deepseek 都搜了同一个问题，然后去百度的 AI 上也搜索同一个问题，横向对比取精华，结果上百度 AI 出现了广告卡片，果然很符合百度的精华

看点赞的回复就行，目前 AI 处于 3 楼的阶段，AI 的未来 4 楼一定是一个方向之一

岗位不匹配呗，公司只需要便宜好用的功能测试，专职测开出来的没有性价比，测开还是找大厂吧

职业无贵贱，现在互联网行业开发和测试都不好干，找自己喜欢的工作就行，喜欢研究代码就做开发，喜欢轻松的工作就做测开。

宠物相关的行情怎样？

一直有呀。免费的元宝、Kimi、deepseek 等 ToC 的 AI 界面，帮忙造数、、帮忙生成脚本、帮忙生成测试辅助工具、帮忙生成测试点、帮忙进行需求文档分析等等，非常多，对测试还是有一点点帮助的。

太赞同广结善缘了，35+ 后这个非常重要，这个年龄不管技术多么牛、专业能力怎么强，去 BOSS 这种招聘网站都别想找到体面的工作，出门还是得靠朋友。

08 年入行，21 年转了开发，目前在阿里，难怪咯，赶上了好时代的第一代互联网人

多接触大佬，祈求抱个贵人的大腿，好带着你继续玩。AI 这东西，30+ 除非学历够硬，自学 + 私下做项目，30 以内统本就行，年轻能加班熬个几年多少会有点经验

再放到工作中：
测试 @ 开发：XXX 环境，XXX 功能，XXX 步骤执行下一步报错，控制台分析问题出在 XXX 端，前端报错截图、后端接口请求信息，日志附件已上传。
开发 @ 测试：本地无法复现，打回。
测试 @ 开发：经过 XXX 步骤，问题可以稳定复现。
开发 @ 测试：按照操作步骤执行，我本地无法复现。
测试走到开发位置上，发现：开发本地请求 IP 地址是：localhost:8081。
测试：。。。。。。

做好字段映射关系，英文全部映射成中文关键字，然后中文去维护就行

缺陷太多打回，这个治标不治本，打回后提测缺陷还是很多时难道还打回？上线时间不会变，这样只会压缩测试时间。正确的做法是向上反馈，测试提供自测用例，开发增加自测步骤，自测用例通过后才允许提测。推行制度与团队规模大小正相关。团队规模足够大，需要好的制度约束团队每一个人。团队规模小时就需要精简制度，怎么方便并且效果好怎么来，弹丸之地就不要搞三省六部制度。即浪费人力又浪费时间。

引用文本：工作不卷但已经两年没涨薪，比较边缘，随时可能被优化>

都随时可能被优化了，就转呗，也许转成功了，转不成功还不是随时可能被优化，没啥损失。