很详细！具有参考价值

首先最最重要的，我认为是快速学习并转化为生产力的能力，即“学了就能会，学了就能用”。

研发相关能力：

• 至少一门熟练掌握的语言及其对应的框架（应用及测试框架），拿到需求（评审&设计后）可以又快又好做得出来
• 熟悉主流数据库，SQL 语句会写会调，视图、函数、事务都能用得上
• 扎实的计算机基础知识：数据结构、算法、计算机网络、操作系统，并能应用到具体问题分析中
• 熟悉自己的枪：各种开发环境的搭建、插件配置等等

测试相关能力：

这个大家都比较专业，就不展开了，核心我想表达的就一点：能够无缝切换为业务测试的工程师

运维相关能力：

• Linux、Docker、K8s 等容器化虚拟化技术
• Ansible 等自动化运维能力
• 持续集成相关（归纳到运维里不太合适，暂且放在这里），Jenkins、CICD、DevOps

项目管理能力：

掌握应知应会的项目管理能力，敏捷、CICD 等等。一个项目的各个阶段能够主持开展，能够去调研用户（这里的用户可能是你开发工具及平台的用户，比如测试工程师）的需求，并真正挖掘用户的根本需求，可以少走很多弯路

工程效能思维：

站在与测试同事不同的视角去看待软件生命周期的全流程，去熟悉并改进开发与测试之间的写作方式，对现有的积累、痛点、弊端都了然于胸，知己知彼，从解决问题到创造需求，以达到质的提高。

对新兴技术的敏感度

时刻保持对技术的热情，积极主动关注各大技术博客、论坛、开源社区等，多探索，多动手，多实践。

表达能力

关键时候要能说出来哦

不看掌握啥技能，只看解决啥问题 、 主动发现，主动解决，逐个击破，提高质效

不看掌握什么技术，只看解决什么问题。
目标是为了解决问题，需要什么就学习什么，相信自己的学习能力和应用能力！

不看运用什么技术，只看解决什么问题。

（先声明我真的不是打广告）可以看下这篇文章的内容 https://mp.weixin.qq.com/s/6qBEFMgKt5BA-dBjineVPQ ，这个平台应该可以解决你的问题。

针对你的问题，
1.一般认为自动化应该首先保障正常场景，以供冒烟和归回，之后再进行异常场景。
2.如何写要看你的自动化用例准备怎么管理
3.httprunner 我在 2020 年上半年用过，然后弃坑了。。。

不完全是这个意思，希望能从实际场景出发，分析实际场景中各个接口的比例（这一步会用到请求日志），然后来决定如何设计测试计划。

建议拉一份生产的请求日志，然后写个简单的脚本处理一下看看各个场景占比各多少，或者分析性能需求，需要什么就测什么。

类似的步骤可以有：

• 测试需求分析：测试中涉及的性能指标的定义，要看用户的明确需求和隐含需求

• 测试对象分析：测试中涉及的业务及系统内部模块的定义，分析各个模块的调用关系，理清系统架构

• 测试重点分析：测试执行策略、测试监控策略、测试风险的定义，分析测试重点，一般来说性能测试都不会进行全面的测试，而是对测试重点进行测试

• 测试环境分析：测试中涉及到的服务器资源、测试软件、测试数据、测试桩定义，性能测试环境往往和生产环境不是 1:1 的，这些对测试结果的影响是需要分析确定的

• 测试场景构建：从性能负载、接口、疲劳角度定义测试场景

• 性能测试执行：按照预设的计划利用工具完成测试过程，注意系统资源的监控

• 测试数据分析：分析上述过程中产生的数据，得出结论

一般都是人数比，时间比确实没听说过，而且测试环节的时间不是只有测试设计和执行呀，从可行性和需求就开始介入了，是全流程的质量保障，leader 应该能意识到这一点才对。。。

好的，之后一定注意，看到这篇内容觉得 MS 适合这个场景，代码方式的话也推荐 pict 或者 allpairs，我们也有在用的。

为你的动手赞一个，这里有个现成的轮子 https://metersphere.io/
对于条件组合类型，可以考虑一下 pict 或者 allpairs，后者是个 python 库。
希望对你有帮助。

可以尝试一下 MeterSphere，能满足你的需求。 可以直接看这里的文档 https://metersphere.io/docs/user_manual/api_test/api_definition/

不如试试 MeterSphere？

可以看下 MeterSphere 能否满足你的需要 https://www.fit2cloud.com/metersphere/index.html

可以熟悉下公司产品的技术框架，争取到能动手改代码的级别，试想，当你发现一个 bug，可以直接定位到哪一行错了，然后直接告诉开发如何改，甚至都能直接帮他改对，这样的测试肯定不会被小瞧了。

vuex 可以了解一下，帮你解决组件传参问题

可以站的角度高一些，从整个产品生命周期去思考，可以考虑工程效能方面。

不看掌握什么语言，只看解决什么问题。

同测试开发岗位，我们内部叫做效能师，，这个名称更加确切。

我是 19 本科应届生，目前工作 1.5 年，属于工程效能团队的一员，一些我个人的经验，希望能有帮助。

1.明确定位，找准长期目标，确定自己到底想要做什么
2.随着技术的深入，确定你的定位，提高编码能力，阅读优秀的源码
3.发挥沟通能力，尝试有所精进，很多时候沟通也是艺术
4.深入到具体的项目和流程中，发现流程或者部门内的问题
5.拿到需求后想一想用户到底要的是什么，不要急于上手就做
6.从测试的角度入手，加强对业务系统的深入了解，并且，加强对开发、测试之间协作工作模式的现有积累、痛点和弊端的了解，知己知彼，从解决问题到创造需求。

我的情况可能和您还不太一样，我入职的时候本身编码能力还可以，Java,Python,PHP,NodeJS 的主流框架，以及 React，Vue 这些都是可以直接上手写项目的，试用期的时候学了 docker 和 docker-compose 相关，学了 seleium 和 JMeter 等常见的工具和框架，目前在负责公司的测试中台架构及实施，还算是有些阶段性成果的。

个人觉得测开最重要的是三点，

1. 发挥你高于一般测试人员的技术能力（至少编码能力要强，不强就去变强），对于频繁出现的重复性工作，发挥你的编码能力去解决，比如环境运维，数据生成及准备，报告生成，等等。
2. 一定要站在一个全局的视角，而不是囿于自己的测试项目这一亩三分地，纵观整个产品线，全生命周期的去考量可以提高工程效能的点，很多时候测试时的麻烦事完全是前期的一些小问题，解决这些问题可能会对效率有质的提升。 3.阔宽视野，积极主动学习，主动向业内前沿的经验实践靠拢，取其精华纳为自己的能力。

祝顺利。

导库清库是个比较合适的方案

https://www.fit2cloud.com/metersphere/index.html

不光是检查 total,一般来说还希望接口返回的内容和数据库查询的条目能够不重不漏（既要确保数量一致，又要保证接口返回的各个条目在数据库查询结果集中均存在）

fit2cloud 的 Metersphere 可以尝试下，https://www.fit2cloud.com/metersphere/index.html

可以结合公司的技术选型来，一般来说公司业务 Web 系统很常见，那么类似于 SpringBoot 等相关技术就可以学习，如果公司业务是 Python 的，那就学习相关的 Python 框架，一举两得。可以参考一下开发的学习路线。
我推荐这四个课程按照顺序进行
https://www.imooc.com/learn/85
https://www.imooc.com/learn/124
https://www.imooc.com/learn/110
https://www.imooc.com/learn/945 第 3 章结束即可
均为免费课程，希望能帮到你。

性能测试一般来说分为多个阶段、跑基线、阶梯加压到预期目标、跑基线、跑浸泡（不一定算）等等，看你针对的场景。一般我们认为跑性能测试的目的是为了找系统资源的拐点，建议可以结合性能监控工具采集并绘制相关折线图，便于分析定位瓶颈。希望对您有帮助