要求 web3 从业经验吗
不要脸地代入一下我自己,目前公司水准和工作内容大概也是处在高飞老师从 58 到第四范式的中间阶段,感觉后者这种机会真的是可遇不可求啊
广州诗悦的「高层跟底层存在需求矛盾,应该是没拉齐」是怎么观察出来的呀,想问下像这种公司情况在面试里有套话技巧吗?
看了楼主的几个贴,对研发和自己人都有点狠啊,办公室里分分钟打起来的既视感
居家办公真不戳
看下接口返回值?应该会有相应提示吧
校招没啥问题的,但八股还是要看看,毕竟没工作经历的话校招也只能问八股了,上牛客多看看面经吧。(另外简历稍微充实下项目经验比较好
- 都什么年代了,现在面试功能测试哪个不要求基本的代码脚本能力?,更别说现在都有 gpt 加持,真的不用特别考虑测试无代码能力的场景
其实还是得看公司情况,业务规模上来后只能靠大量堆人去完成测试,简单的自动化也丢给外包做了,但现实是挺多外包真就一点代码不会,即使有代码基础也得培训一段时间才能写脚本。做测试平台纯粹就是给这些人用的,难用总比没得用好
遇到不爽的人可以使用拉黑,虽然我也不知道社区的拉黑按钮到底有没有用
=。= 好歹给一下你定位方式的代码还有元素相关信息把。。
网络和硬件设备水准都会有影响,可以参考 github 里给的 throttle 配置和开发对齐一下。我们这的做法是所有测试都在同一台机器上执行,来保证硬件水准一致;网速方面用 tc 命令之类的来限制网卡速度(lighthouse 自带的那个网速节流没研究过是啥方案,但似乎不是很稳,最好从系统层面上解决了
明白了,,感谢解答
想问问还有没有其他的收益啥的 ,总感觉正文列举的这些场景也挺通用的,不太体现得出来 gpt 的作用,可能多写几个脚本就行,也没太大的维护成本?
LZ 有评估过实际效果吗
同问下高飞老师对于偏业务的 AI 测试有没有什么建议?
我们这边的偏应用向而非基础模型,基本上都是直接和其他公司的模型对接微调出适合自己业务的东西。例如用户输入问题后,AI 生成一串 json,前端再拿这段 json 转换成业务操作等等。
感觉针对基础模型的测试并不适合这样的场景,我们目前是人工去校验一批小的评测集,来判断模型效果,导致产品迭代效率很低,这种不知道要怎么才能做到自动化评测
和楼主差不多的经历,只不过还正处于在稀巴烂部门苟活的最后阶段,很犹豫要不要主动走人了
大佬跳槽去飞书了么
高飞老师,这本会出电子版吗
用 hosts 屏蔽掉 google 用来检查更新的域名,之前试过可用
想问下 LZ 有没有评估过 在当下投入哪个方向才会比较有价值呢,看来看去感觉除了搭知识库,短期内大语言模型对测试的帮助很有限
感觉 Sonic 开发进展挺快的,很厉害
最近有注意到 sonic 似乎打算做视觉相关的东西,有点想参与进去,不过没看到有明确的计划。不知道大佬有没有打算弄个需求看板之类的东西,方便新人参与做开源(
感觉 ocr 的识别速度还是不适合大规模的用例执行
和开发商量下加个开关,url 里带某个参数的话,就不走服务端渲染