这不来一波艾尔登法环？

写安卓 app ，发送打印指令来测试 ，都是 16 进制的 ，创建个 socket 发送到对应端口就行

完了。。我咋觉得我看评论比看文章来得有意思得多呢。。。。我堕落了，但是我还是要说一句 ，真香

那你需要写一个安卓应用，然后在写一个 pcserver 在应用收集数据后传给这个 pc 端

这些面向用户的设备当然是要足够安全的，从 kernel 就大改了，像我们自己的 rom 把 uia 都干掉了 ，根本不要谈什么自动化了，服务都不给你。

哇，楼主 ，分享虽可贵，可别误导新同学啊

高飞老师这排版，我特么竟然。。。。能看完................

培训，学习 都是自我提升的方式，这个不可耻

cookie 本来就是 header（消息头）的一部分，你把获取到的 cookie 放到 header 里就好了
https://testerhome.com/articles/19976

如果是自己公司的系统，验证码可以从缓存拿，cookie 也是头的一部分，可以从响应体中把头的 cookie 取下来放在接下来需要鉴权的请求头内

感觉你太忙了，以后有机会多聊聊

其实并不会，很多年前我也有你这类的想法，认识系统的本质，追求卓越的技术最终落地是以品质为中心的，只是它代替了人为而以更高效更稳定的方式执行。产生这样的想法也许是你认为当前某些黑盒因素是技术无法取代的，就像当年手工工艺者一样 认为机器的出现不会做的比手工工艺更精细，而事实证明目前机器所带来的精细化远超手工劳作预期

被测系统对业务建模，测试被测系统不仅需要对业务建模，还需要对业务的系统进行建模，所以真实的自动化不比业务简单，对于传统的用例脚本方案设计，多数是对业务被测要素，行为操作进行抽离，需要依赖人为去构造测试案例。以此进行上升应该是对领域模型进行抽离，元素依据被测模板生成，测试用例按照被测元素节点以及领域行为生成，能够做到后者的 应该少之又少吧。

中间件：线程池、JDBC 连接池、JVM（GC/FULL GC/堆大小）。。。 . 中间件应该是 ：<消息中间件> MQ ，<服务治理中间件> dubbo ...<缓存中间件> redis .... <数据库中间件>myCat ，atlas 一类的。 这里概念似乎有些问题 .

技能太过专注，就业机会较少 - 这点不是很认同，我觉得应该是横向拓展 ，纵向挖深，我相信市场更喜欢 T 字形人才，一个位置深挖，挖到别人都看不到的领域，那么你一定是这一领域专家，这样的人是很多大公司可遇不可求的。

嗯 ，我之前看到帖子里说的了，我之前以为设计思路是直接关联某 id， 再通过某 id 检索到匹配某 ID 的具体信息（如 url，参数 ，头等等）。 检索到后 再拿具体的信息去回放。

回放竟然还要带上 params，不可思议。。。 常态不应该是只需要 traceId 标识就可以吗，自用的时候发现只用 traceid 也是失败的。。

实现逻辑一般这样。 前端请求服务端 , 这里请求时会自带一个 imageid，后端会通过 id 返回验证码图片信息，并存储某个通过 image 改造加密后的 id 在缓存中间件，最终当你在前端输入验证码做登录请求的时候，接口层会通过你输入的验证码与缓存中的验证码来对比获取鉴权认证。 这里的关键还是在于你要获取 key 来取值做输入

慢慢读完了这篇帖子，内容非常的新颖，也有一些新的启发，做新的东西都是很了不起的。 首先说一下优点，只由视频来确定表层的性能因素，我可以理解为跨平台了，因为无论哪个平台记录的表象，都可以最终由视频来输出确立。 然后 我想说一下我的疑惑，视频算是一种介质，但如果我作为测试，我可能会更想确立内因，比如在 Android 上，我确立某个场景发生了 Jank，可以分析 SufaceFlinger 去得到这类信息（app 开始绘制时间， Sync 把帧给至硬件时间，显示到屏幕上的时间），这里跟你的<点击前、点击时与页面加载完成后>这个概念是不相同的。那么这个工具的主要用途我可以认为是：可以从导出的视频中，找到哪里可能存在性能问题吗？

提供方法的成本很低啊，就是几个函数的事情，并提供一个 tcp 端口给你提供控件，你不仅可以通过控件执行业务操作，还可以判断它是否存在，这里有很多很多的开源方案可以执行，且是高效稳定的方式。游戏本身的动态粒子效果就算是模板匹配很难做更别说是执行各种行为以及任务了（当然这里看游戏内容以及特征...）。其次就是 SIFT/SURF 是特征提取的方式，所谓鲁棒性不是为了在某个系数下识别成功就算成功了，比如模板匹配中，设定 TM_CCOEFF 的标准来控制图形识别的准确性，但是缺牺牲了图像对比的正确性来执行操作行为，但当你真正做断言的时候，各种各样的粒子效果让你没办法做到完全匹配 ，这里图形识别很难做到两全其美

特征匹配与模板匹配的优点与缺点很明显，优点易用性强，缺点鲁棒性弱，对于游戏与应用都一样，鲁棒性弱的功能价值并不大。推荐了解一下 SIFT（尺度不变特征变换算法）。如果是是应用在游戏上建议还是用 gameObject 的取件方式来做。

这个小工具挺赞的 ，顶一下

。。超越的速度。。