ws 包体部分传递字符串和二进制只有二种。游戏都是二进制的，不排除里面有内存对齐加密解密压缩等，就算抓出来对于人来说不可读的，还是写个网络层的插件来把二进制给反序列化出来吧。。

一个产品的工程基本上可以这个问题:

1. 对本项目其他项目引用。可观测
2. 对公司内部第三方包引用。大部分不可观测
3. 对服务远程调用。不可观测 集成多个模块的单测可能更有价值，但是需要对产品业务和开发工程了解比较多。 单文件或者工具类形参列表和调用单测产出和投入会不成正比，产出逻辑 Bug 才是体现。 还有就是对一些方法性能进行评估，对个别函数串联起来塞很大的数据，这种直接构造场景的，也不是市面上哪些 Mock 可以做的，都是订制的，我之前在企业内部驻场就对 Lua 工程直接在上面切新分支写代码测试。

先解决多台手机不用人开的结论的自动断言问题吧。。

秀啊，= =，是 hook 的吧
excel 做为管理用例和驱动有点死板。
如果支持云共享文件可能会好点，需要登录的密钥。
然后

pytest url

L1 和 L2 是指第一档标题和第二档标题，流程图通过计算机视觉提取出来的，会充当标题大纲

1.大纲标题(流程图提炼)
    1.1 流程图下面业务知识的文档内容也是分段的
    ... 等等

整个套上提示词工程，把业务的知识去投喂给 GPT，这个是流程图的一个解决思路 (只适合从左到右的流程图)

chatGPT 没怎么用过 csdn，角落里面抹泪。

已经通过自测和转换一些图片落地，代码肯定没法提供的。和我一起一步步建设，可以少走弯路。有做 llm，cv，cnn 等的欢迎交流。

流程图是产品设计提供的，只是通过自动化方式输出，节省了也就是你说的这个找测试把需求点和技术方案的内容汇总下。
这个只是全貌的一部分，流程图提取出来就是 L1 和 L2 级别的栏目等和文档核心内容做结合，然后一段段丢给 GPT。
算是 cv 和 llm 结合的产物，我比较擅长 cv 部分。
今天也弄了 7 张图测试了下，效果还行，主要是顺序是对的

直接喂 GPT 生成用例太麻烦了，慢慢变成机器喂

不一定要用 wrk，wrk 理论跑那么高，机器除非加网卡，程序的测量方案和测试的不一样所以才需要测试来做压测。用容器来启动不同群组的 lua 脚本 - 来测试不同的场景，容器级别上面的调度。
时序数据库不是新玩意，加削峰不丢就行，其实有很多方案可以存储不一定用时序。
监控侧在数据库出口的地方吗？