学会用 AI，用好 AI

所谓的性能测试，目前测试同学大多都只是完成 “施压”，分析不了原因，给不出具体优化方案（要给的话就是扩机器。。。）
上上家公司招的所谓 “性能测试专家”， 每次大促前压测完给的都是扩容建议。。。（这有啥门槛？）

直接看官网教程

“用户量增加了 5 个左右” 新招了 5 个开发？

如果不是 2B 2G 的业务， 那老板简直在做慈善

10 楼正解

校招刚入行半年 能设计搭建一个比较完整的方案，很不错了。

” 基于 xml 编写脚本 “
你应该是想降低门槛，让更多的人能参与编写 UI 脚本，但最后推广落地的时候，我猜结果可能是：
1.技术能力不行的，可能觉得你这个晦涩难懂，对他们来说门槛还是高。
2.技术能力可以的，他熟悉 selenium、testNG，为何要绕个弯子用你这套基于 xml 封装的方案，对他们来说有额外的学习和适应成本。既不习惯，也不好用；

1.“接口自动化生成用例”

-- 没啥用。。。 这种方案最多最多只能帮忙测下简单的单接口，测点业务接口就需要造数， 也测不了业务流。

1. “UI 自动化测试，我们是通过 Excel 关键字驱动的” -- 有被震撼到。。。 我宁愿用难用的 RF 也不会用这种方案。。。
   

量化是必要的，但问题是不好量化。。
1.量化指标很容易被刷分， 导致结果失真，我看你定的 top10 里大多都可以刷。。
2.各个业务线情况不一导致的不公平，就说第一个 “有效 bug 数”，产品的生命周期、复杂度，开发的能力、质量意识等等各种客观情况不相同， 每个迭代 BUG 数肯定也不一样
3.容易误导测试同学，会有意识地刷分注水，导致目标偏离。
4.“天梯积分对于绩效考核而言，仅做数据的重要参考而不是最终的绩效排名” “失真” 的结果并不能给到靠谱的参考，最后还得靠 TL 主观判断。

1.收集证据，走劳动仲裁
2.骑驴找马，准备跑路

并不是