任何行业只要人涌入，就不存在你说的这种情况了。比如我在的 AI 和机器人行业，年轻人进入也可以快速积累经验。

这么一个笼统的问题，怎么回答。
测开也有好多分支

我们属于研发体系，但是是测试序列，对应的还有开发、算法、管理序列

提高提测质量应该着手在单元测试、CI/CD、自动化冒烟等手段，以开发自测作为门禁，而不是搞这些政治意味大于实际产出的烂活

如果仅仅是深入学 Python，那应该是要学会写 pythonic 风格的代码，那《流畅的 python》就很适合进阶学习。如果是学编程思想，那就不仅仅是语言了，补计算机的课程吧，缺啥补啥，https://csdiy.wiki/ 这是北大一个大三学生的自学路线，随便一个方向够你学个一年半载了

先测 AI，从各种算法的 Benchmark 入手测指标，再到 AI 业务测试，然后学 AI，用 AI 来测试。

我不知道你是怎么得出测试轻松的结论的

都到刚毕业的阶段了，还有的选吗？做选择的时机是：1、高考选专业；2、大二选方向；3、大二暑假 or 大三上学期考虑考研还是考公还是先实习攒经验。刚毕业的大学生，是被选择的。
另外，我觉得你隐含的问题是：什么专业比 IT 好，那我不违心的回答是，大样本来看，对普通家庭和普通资质的人来说，没有专业比 IT 更有钱途。但是为啥劝退呢？赚得多是真的（起码我现在对收入很满意），累更是真的（我 10105，快受不了了，还有大厂无时无刻的考核和压力，比身体累更难受），看你权衡咯，如果我重回高考完，我可能会选法律，不会选 IT 专业。

买的 TestRail，好用

做游戏可以用 UE5 写个模拟器，在机器人行业挺吃香的，有专门的模拟器开发工程师，测试能做，那太牛逼了

考研是必须的，现在本科不够用了，能别做 IT 就不做，能考公考公。

现在看确实蛋糕不大，苹果这个设备也有暴死的可能，看个人取舍了

有兴趣开发苹果 vision pro 的应用不，用的是 unity 的技术，跟以往的 VR 设备区分开来，大家基本都是从 0 开始。最近才刚开放模拟器，感觉是个新的机会，可以试试水

“而近几年我才意识到，当爬到了一定的阶段后，周围的人基本就没有不努力的，因为不努力的人早就被刷下去了，在这里努力只是一张入场券，只是这张入场券到底入了哪一个场次可能决定了每个人不同的发展方向。 ” 对这句话颇为认同，我跳了两次槽，平台越来越大，周围同事的水平肉眼可见的提升，无论是技术能力、学历背景、工作履历都让我感受到人与人之间的差距是如此的大。比你优秀的人比你还努力，在我身边随处可见。与其感慨路难行，不如马上出发。

最近买了很多书，没时间看。准备带基本到公司，摸鱼时候看。。。

感谢分享，刚好最近部门在推 TDD

每个行业都是这样，开发之间的能力差距也是很大的，你说的一些技术用不上，说明你当前负责的业务复杂度不够，行业内诞生这么多解决方案和最佳实践，是先有需求再有产出的。三年前，我还觉得公司业务太简单，没有挑战，来了现在这个厂，业务难度陡增，才意识到还有很多要学的。你的困境，换个公司说不定就豁然开朗。

其实我看你这段话，感觉你的表达能力也堪忧啊。

可以把重复的断言写到装饰器里，在需要用到的测试方法上直接用装饰器装饰即可，装饰器里面抛出异常

我觉的就显式地等待吧，等待唯一的元素出现

能实现英伟达的 shadowplay 功能就厉害了，switch 能录制前 30 秒视频就是用的这个技术。游戏应该很适合这个，能减少不少资源消耗

流畅的 python，之前看过第一版，非常好。前段时间图灵出了第二版，内容有扩展，分上下两本，我立马入手了。

我觉得得看你的部门性质，如果是那种中台或者公版的部门，纯测开是挺好的，专注于做工程效能提升中共性的部分，太看业务反而束手束脚。如果你是给业务做测开，辅助测试提效的话，就还是要了解业务的好，针对性的开发。

要先能够实现私有化部署才行，不然数据安全这关永远过不了。大公司可以自己搞大模型，小公司没有这个财力

给你贴一个我很久之前做的笔记，现在可能有变化了