效果很好：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

耗时不会特别多，以我的经验看，CR 在执行测试之前，一个需求的代码 CR 典型时间是 1-2 个小时，但是需要这段时间保持高度的专注，并有以下作为前提：

1. 对测试项目整体的服务架构有一些了解
2. 对这个需求内容十分熟悉
3. 对所使用的语言有些熟悉

要想发现比较多的问题，一般建议 CR 之前，先自己想一下如果你来实现这个需求，需要改哪些模块，怎么实现，难点在那里，然后再具体看对应实现跟你的想象做对比，查漏补缺。通常会发现一些实现逻辑不对、不全的问题。
至于偏语法、语言的错误类型，需要对使用的语言有比较高的熟悉度，知道常见易写错的点。当然，现在随着大模型普及，完全可以让 AI 做这一层的工作，实际上 AI 也能做的更好。
另外是对于经常合作的开发，应该了解他的能力和经常会写错的地方，CR 时要重点关注，这点在小公司比较普遍，大厂的研发通常不会犯很低级的错误。
CR 还会带来后续的好处，先 CR 之后，在实际测试阶段对于出现的问题定位会更加的高效，长期积累也可以提高自己的能力。

给每个开发买一个 GitHub Copilot 就可以了。

我说的就是这个问题，实际上应该更为具体，比如写明具体的订单编号（通过这个订单编号依赖于之前的用例生成），或者指明订单的特性，比如 “最近一周的订单”。只有这样具体的测试用例才是有可能把用例编写和执行解耦的。

为什么要强调编写和执行解耦？这会带来很多收益，例如：

1. 可以把用例编写和执行拆分更小的工时单元，可以更灵活的安排排期。避免忙的时候忙死，闲的时候没事干。
2. 用例编写执行可以分给不同的人做，典型的是正职员工写用例，外包执行。

这就是大厂里面重业务逻辑测试部门在推进的事情，也是为了降本增效。当然客观的讲这个事情实际不是这么理想的，执行用例的人还是会有熟悉需求的成本，意愿上也不太愿意纯执行别人写的用例。但这个事情在领导层面看来有上面提到的收益，就会推进。

其实写不写用例也是一个看 ROI 的事情，写用例无疑会有很大的成本，只有尽可能多的扩充收益，才能把这个事情推动下去。

“应该尽量设计通用的测试用例，避免过于细致的描述。”
这条就不对，测试用例是根据需求容量和测试投入来确定范围的，而不是尽量设计通用的测试用例，不知道是啥意思。
避免过于细致的描述也不对，测试用例应该是具体可执行的，最理想的情况是在多人协作场景下，写用例和执行用例可以不是同一个人，而且比同一个人完成写用例 + 执行用例的工时不会显著增加。这才是写测试用例的价值之一。

宇宙厂就是偷偷用 bug 数、case 数、工时这些给外包排名的，后来外包发现了，就开始拆分 bug、拆分用例、增加工时了，甚至出现一个月 21 个工作日，登记工作 30 多天的情况，但是没人在意，只需要淘汰排名靠后的即可，大领导也借此完成降本增效的 OKR。

简单说，在脑力活动占主导的工作中用指标打绩效，大部分场景最后对整体的收益都是负向的。坚持这么做的原因无外乎两种情况：

1. 领导能力和手段都非常有限，没有更好的办法激活员工的主观能动性。
2. 领导也清楚不合理，但是他别有用心，或者不在乎。

不要用 Jmeter 测试方法的性能，一般的方法如果是存计算逻辑，耗时很少 Jmeter 无法满足这种很低耗时的性能测试（它本身的测量误差都比方法耗时大）。能实现高精度性能测试的是 OpenJDK 开源的 JMH：https://github.com/openjdk/jmh

不建议去，你这个年龄和工作时间很尴尬，去大厂例如字节大概率 2-2，薪资估计也就 35，其实没多多少，但是风险和不确定性很大，工作强度也会大幅提高，完全不值这点涨幅。

你需要的是 web 自动化测试框架，例如 Playwright、 Cypress

对社区的付出真是有目共睹，respect！