没有完美的公司，只有适配的选择。2. 贴合业务：提前深入了解哈啰核心业务，尤其是两轮出行、顺风车及AI、Robotaxi业务，针对不同业务的测试重点（如硬件联动、算法合规、自动驾驶场景）准备案例，面试时主动结合业务表达观点，加分明显。” 哈啰出行绝对是绕不开的选项——作为背靠阿里的出行赛道头部玩家，它既有稳定的业务基本盘，又在全力押注AI与自动驾驶转型。哈啰有它的好，也有它的不足，就像任何一家公司

这是一个我写的搜索功能测试用例： 测试场景：用户输入包含SQL注入代码的搜索词 测试步骤：在搜索框输入‘apple’ OR ‘1’=‘1’ 预期结果：系统应过滤或拒绝该搜索，不应执行SQL查询，并给出友好提示 请基于这个‘安全测试’思路，为登录功能的用户名输入框设计3个类似的SQL注入测试用例。“用表格列出支付功能的测试点，表格包含以下列：测试ID、测试场景、前置条件、测试步骤、预期结果、优先级（

GLM-4.7 真正引爆技术圈的原因，并不只是“又一个更强模型”。大模型竞争，正在从“谁更聪明”， 进入“谁更工程化、谁更能落地”的阶段。这场变化，才刚刚开始。

任务必须具体、可执行，最好以动词开头。模糊指令：“看看有什么问题”精准指令：“执行以下三个检查：1)识别所有按钮的可用状态 2)验证表单必填项标识 3)检测文字截断或重叠现象”测试场景专用动词库验证类：校验、确认、核对检测类：识别、定位、发现对比类：比较、核对、匹配评估类：评估、判断、分级在多模态AI时代，工程师的核心竞争力正在发生变化。技术实现能力固然重要，但更关键的是问题定义能力和指令设计能力

在企业测试体系中，“用例是否能跑起来”只是第一步，，才是真正的难点。在很多团队里，Web 测试仍然停留在两种状态之间： 要么依赖人工反复执行关键流程，要么使用脚本式自动化，但一旦流程调整或页面变化，维护成本迅速上升，测试结果也难以复用。围绕这一问题，

18年经验告诉我：沟通技巧再高，也救不了一个判断不准、数据不实、方案空洞的建议。深耕业务，理解产品为什么这么设计；提升技术，在自动化、AI、性能等领域建立壁垒；积累经验，能预判不同场景下的真实风险。当你成为“既懂技术、又懂业务”的测试专家，你不需要嗓门最大，但你要让每一句关于质量的话，都带着分量，你的声音，自然会从会议室的角落，移到决策桌的中央。❝📌 今日行动清单（马上就能用）：下次提风险时，加

经常听到有人说：“我之前的项目太简单，没机会学东西。任何项目都有可深挖的点。你对接过支付？那加密、签名、幂等、对账，你研究透了吗？你做过 APP 测试？那弱网、兼容性、Crash 分析，你有没有自己搭过监控体系？哪怕只是写个脚本自动清理测试数据，只要你能讲出背后的工程价值，那就是亮点。优秀的工程师，不是被项目成就的，而是主动在平凡中创造价值的人。这个行业变化很快——从手工测试到自动化，再到 AI

重构烂代码就像整理一个杂乱的仓库。Cursor不是那个替你干所有活的机器人，而是给你提供了一个好用的手推车、一些收纳箱，还有一位随时能问的仓储专家。最大的收获不是把代码变漂亮了，而是找回了修改代码的勇气。原来那种“改一行可能崩全局”的恐惧消失了，因为现在有了一个能快速理解代码结构、指出潜在问题的助手。烂代码不会一夜之间变好，但有了合适的工具和方法，至少我们知道从哪里开始清理。而每一次清理，都让系统

AI擅长线性任务，但对需要多步骤状态管理、条件分支或复杂数据模拟的场景（如测试一个购物车结账向导），很容易“迷路”。更棘手的是LLM的“幻觉”，它可能报告点击了一个不存在的按钮，或声称测试失败（实际上却成功了），：将浏览器动态、复杂的实时状态（DOM树、网络活动等）转化为LLM能够理解的文本格式，即“快照”（Snapshot）。：每一步操作都可能涉及一次完整的快照生成和LLM推理。：将Playwr

前几天朋友圈被Coze的Agent刷屏了，听说它把字节的服务器都挤爆了。作为技术博主，我第一反应是：又一个被过度营销的AI玩具？但看到那么多人在讨论，我决定亲自测试一下，看看这个Agent到底什么水平。我花了三天时间，从基础配置到深度调优，甚至尝试了一些边缘用例。下面是我的完整实测记录。