我看了一下第二本书，130 一本的标价，一定很值得去读一读的

从一楼到二楼可以坐电梯，但是上三楼还得走楼梯不是

0 缺陷是愿景 至少在我司是明确写在纸上的 虽然从工程上大家都觉得扯淡 管理者们其实还是要画这样的大饼给大家吃的

给你画饼 吃不吃就看你愿意被 pua 了

文章虽然比较偏激，但是也是一个反思的时机，毕竟那些年的思潮如是。

梦想万一实现了，哈哈。

你是 war3 的战术大师的那个 magic yang 吗？

AI 今年处于亢奋期，还没有到顶点，你至少要做点儿什么，为泡沫早日到来添砖加瓦，哈哈

首 token 吐出速度似乎影响因素太多了。除了压测本身的算法，能否在来点儿如何设计压测试策略的？模型的一个参数变化（精度、温度、硬件）或者用户使用的一个选择（深度思考、），就可能带来不同的性能。这部分确实有深入可以挖掘的地方。

地球对面的同仁送上最诚挚的祝福！
你的人生才刚刚起步，回头就会看到灯火阑珊！
btw：方便了加个微信：hzhan11，可以线下交流

弱网络构造环境是一，如何设计用例已经给出合适的预期结果也很重要，甚至挑战更大，除了严重的闪退卡顿等问题。而且测试结果的认可度和处理流程也是值得商榷的，可以单独开一个章节分析这部分的测试活动和经验哈。

海的那边我不知道是什么。海那边，我知道，是个移民中介机构。。。

一把刀可以用来切肉、也可以用来行凶。同样的，心理学，可以改善你的测试效率和职场幸福感，也可以用来对你的同事下手，对他人打击报复。你很难掌控别人要做什么想什么。貌似做做好自己的测试工作，用心理学武装自己，改善认知，是一条技艺之路：）

鱼和熊掌都要的老板，我们来看看他的动机是什么？他们的担心是如果少说了一个方面，例如说鱼可以有选择的扔掉，导致他的这种信息被捕风捉影，留到基层被无限放大呢？决策层给出看似不合乎尝试的愿景时（0 缺陷产品、研发迭代周期必须一周、研发测试比例 10:1 等等），背后可以有很多变通，是一种 “即 “” 又” 的管理艺术罢了。

笔误，我这就改一下。多谢恒温指正：）

嗯，现在是不允许考虑。十年前还可以的。

围城，从一个坑出来进另一个坑，对得起涨的那点儿工资就行。其实提升可以去奔赴业务测试，去实际了解测试真实的故事，或许会激发你的灵感。一些看法，fyi

你已经开始悟道，加油加油，兄弟！

gap2 年，你的有你个故事，例如卧薪尝胆，例如刷副本，例如思辨新技能，硬怼确实没人搭理

10 年的积累，换赛道全都归零，你打算和应届生去 PK 耐力还是？踏踏实实找个新工作，继续把它做大做强为上

还是在于 AI 的泛化能力、性能、成本。但是不得不说国内的行业需要 AI 注入新的话题和活力。这种狂热的集体意识，在国内非常高涨。昨天李飞飞发布全球 AI 研究显示，中国对于 AI 的渴望度到达 80%，反观欧美仅有 30%-40% 觉得它有价值。不得不说从泡沫的破灭还需要时间，每个人很难独善其身，包括我自己。

你说的这个三点很好，都算是一些优化的方向，但是你还可以进一步的想一想，你为什么要做这些优化，它们能给你、你的团队、你的产品质量带来什么？你能量化它们吗？想明白了，就做，大佬们都不了解你的上下文，所以给你的建议都是瞎说的。

保证每个页面都被点击一次，这确实是一个很理想化的需求，monkey 这个工具肯定是达不到的。你的把关于 “每个” 的定义告诉你的 test driver 才行。

你的问题是什么？能具体点吗？

简单点儿，原因就一种：某一个（些）人犯了错误，以程序的形式写进了产品以及运行的环境里了。