只做有价值的地方，产生实质性收益，站稳脚跟。没价值的地方要投入就投入呗，有活干总比没活干要好

职业早期，如果公司没有明确晋升路径和实质性晋升结果。最好就是提升能力跑路，因为你刚刚入行就算是做到小组长你的资历都不太够。

之前都有想分享的欲望，后来没了。回家就很累了还得看其他行业的东西。

工作 10 年了说明你也差不多 30 多岁了，说实话这些东西都是比较常规的测试方案和技术栈。如果没实践过可以试试吧。至于我为什么开头说你差不多 30 岁了，因为我想说就算你弄出来了也没啥用。30 还在想技术太晚了这些东西应该在 5 年左右就积累出来的。

构建的时候不要把历史 allure 日志删除掉就行，如果你 jenkins 构建每次都需要删除空间，那就把日志移到空间外，但是需要注意磁盘增长

boss 基本在外面遥控指挥，发工资也是发币的。

没积蓄就只能骑驴找马，有积蓄就跑呗。有啥好犹豫的

据我多年经验，提升的最好方式就是学习下一阶段的技能，通过技能拓展在业务、功能、技术层面的测试能力和广度。如果技能的提升还停留在学习的阶段，并且通过自身的内驱力也无法落地的情况下，最好是换一个有落地成果的公司。不然自己的精力和心力耗尽的时候基本职业也到头了。

很简单用 window 服务器安装 node 高版本没啥限制，换一下服务器就行了

AI 能低成本替代你就没工作了，庆幸你还有牛马价值吧

我又回来啦，AI 试了一圈，我估计是我的 prompt 有点问题，图像识别位置信息差了 10% 左右，结果就是用不了，后面又用试了 PaddleOCR，效果很好，但是因为有些页面是存在相似文字和同名的，还得做一下文字象限区分和处理。但是稳定性确实提高很多

统一回复一下吧，最终的 AI 选择是 qwen-vl-max-latest，千问的图像视频 AI 识别，demo 调试的时候用的 Midscene。所以还需要调试一下 Midscene 使用的 Prompting，然后集成到自己的服务里面，或者直接调用 mcp。这个还需要研究研究。
最终效果就是给出 “确认”，“确定” 等相似词，AI 能在图片上找到符合的相似词，并且返回元素块的位置信息。我只要简单计算得到中心点位置就能用作不同类型游戏的元素位置信息了。批量跑一个晚上能修复大部分不兼容游戏的流程。

简单看了一下不太满足我的需求

这一行就是青春饭，赚一笔有启动资金，再去搞其他的，如果不想搞其他的基本也能退休了。如果 35 之前弄不到退休的钱，比如 200w，那确实不行，基本是当初的职业路径选择出问题了。

虽然但是，我感觉 pydantic 已经很好用了。回去研究研究这个 attrs

我还是赞同 AI 如果真的好用，AI 的提供商已经演化出成型的方案卖给顾客了。不过先阶段 AI 还在辅助阶段，如果 AI 已经完全代替了某个垂直的行业，那也不至于遍地都是卖课的了

1）：半年
2）：1 年
3）：1 年半
4）：3 年
5）：1 坤年

你可以使用 js 语句跳过不可见元素的操作限制，这个的前提是你的 app 是支持 webview 的。如果你使用的框架是需要可见，可操作限制的那么你只能像正常操作一样去操作页面。正常我们框架封装这种都会加上类似 js 的 scrollIntoView() 去跳转到元素窗口，避免元素不可见的异常

你是真有钱，我楼下猫咖倒闭 3 轮了（关门，重新装修，关门，重新装修），猫猫宠物医院，倒闭 2 轮了。

25 年了真正的挣钱思路就是教别人如何赚钱，低成本创业

数据用 model，测试场景数据存 yaml

pytest --collect-only 收集测试用例，ast 收集静态文档信息，当然最好看看市面上有没有一些开源的已经做了

哪怕你赚到了钱，但是你好像很用力的在活着。我现在周末就睡就玩，不干任何兼职，不再去思考怎么赚钱，我想活到 100 岁

驱动是用 airtest，但是在不同包的指定流程下例如 “确认” 会有不同的图片，批量构造主流程脚本想用 AI 去识别和定位，然后修复成对应的数据

周末回去看看，感谢