陪自家小孩玩

探索性测试用这个我觉得还挺好的，毕竟不知道 AI 会干嘛，生成的逻辑还是需要微调一下，不然和 monkey 也差别不大

自动化一般讲究覆盖度，想问一下这块让来 AI 自动生成的话如何保障覆盖度呢

比自己写的速度还是强不少吧，还是你有别的工具欢迎分享

manus 只要半个小时

就是一个运维的活，难度不大，就是要时间比较长根据你的项目复杂度来

这一张票可不便宜，想白嫖怕是有点难

有这段经历，你在你们同学里面应该算是很不错了

那种硬件如果有部分依赖海外的元件就会受影响吧

需要这样的先驱帮我们去探索的，没有逐步探索肯定也不会有好的产品出来的，国内文心一言刚出来的时候，不也不少人认为和 GPT 比效果比较差嘛，现在慢慢有了 deepseek 这种大模型不就是个例子嘛

感觉你这个还有点市场，做好了可以吃广告收入

硬件测试表示不光部署环境还有自己组网、接电、装机的呢

一般事故发生，通常是几个质量卡点做的不到位，出现的事故往往也不会是很复杂的场景，一般先分析以下几种情况

研发侧：
1.是否是需求设计不到位，未考虑但是常用的情况
2.开发设计遗漏需求定义了但是开发遗漏了
3.测试设计用例场景的时候遗漏了
4.测试执行时遗漏未按用例要求严格执行
5.用例本身写的有歧义，误导了执行人

运维上线侧：
1.上线是否在非工作时间
2.上线操作是否符合规范
3.是否存在灰度机制
4.制定好的流程是否准确执行

不说别人，我身边从事测试行业的同事或者朋友基本都会一点，基本的使用、部署、问题排查

这里一般是不让发这种的

写用例还需要考虑交互图纸的，得图文结合才行

不要只关注测试嘛，花这么大精力搞的，更多类似于一个中台给其他业务引用吧

公司都出钱自己搭模型了，肯定不止做这一个事情咯，这个只能算是顺带做的吧

其实我不太懂模型本地部署是主要做啥，想请教一下

这个可以找前端开发问一下，他们前端的组件适配哪些浏览器和版本

不如实地调研一下客户的使用情况，一般这种应该会有技术支持做记录的，如果没有技术支持也可以根据现存的客户问题统计一下出问题的客户，分别都是哪些情况导致，再根据这些情况做测试的发散分析

他们确实算是版本前瞻不过参考参考一下就行了，国服和日服还是有本质区别的，比如日服的房产泡沫破裂的后果，之前也觉得是版本前瞻，但到了国服这点还是有明显区别的

我看我干的公司都是测试吊开发的 ，还没经历过被开发或者产品说提缺陷太多的情况，一般缺陷太多都是开发又被测试说，又被直系领导说，缺陷太多直系领导还得复盘改进

这才是真正的百亿补贴

要换个角度看，可能又多了几个坑位