我是不会问AI是否取代我的工作,我顶多只会骂

#当你问AI“你会取代我的工作吗”,它说_?#我觉得AI有时候真是越来越笨,可能美国那边的GPT可能故意降智给我们,有时候很简单的事情它处理起来也是很笨,反而弄巧成拙,这么笨的AI我觉得不会代替我的工作,就像我下面的图片,让他解决一个很简单的问题,他老是偷工减料,是不是故意偷懒呢,还得骂骂它好使
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一、明确目标与原则在搭建 pytest 测试框架前,我会先明确几个核心目标:- 可维护性:结构清晰,便于团队协作和长期迭代;- 可扩展性:新增用例或模块时,无需大幅改动现有逻辑;- 环境灵活性:支持多环境(开发、测试、预发等)快速切换;- 结果可追溯:测试过程有日志,结果有可视化报告;- CI/CD 友好:能无缝集成到自动化流水线中。二、整体架构设计我会采用分层模块化的方式组织项目结构:1. 测试用例层- 按业务模块或测试类型(如接口、UI、性能)划分目录;- 使用标记(marker)对用例分类,比如冒烟测试、回归测试、高优先级等,便于按需执行。2. 配置管理层- 将不同环境的配置(如域名、账号、密钥)抽离到独立配置文件;- 支持通过命令行参数动态指定运行环境,避免硬编码。3. 公共工具层- 封装通用能力,如日志记录、数据库操作、HTTP 请求、数据加解密、断言增强等;- 提供统一入口,降低用例编写复杂度。4. 资源管理(Fixture)- 利用 pytest 的 fixture 机制管理测试前置和后置资源,如启动浏览器、建立 API 客户端、清理测试数据等;- 合理设置作用域(函数级、模块级、会话级),提升执行效率。5. 报告与日志- 集成专业报告工具(如 Allure),生成带步骤、截图、请求响应详情的可视化报告;- 日志分级记录,关键操作可追踪,失败用例便于定位。三、关键测试能力支持- 数据驱动:支持从外部文件(如 YAML、Excel)读取测试数据,实现同一逻辑多组验证;- 异常容错:对不稳定因素(如网络波动)设计重试机制,避免偶发失败影响整体结果;- 依赖隔离:确保每个用例独立,不依赖执行顺序,具备自清理能力;- Mock 能力:对第三方服务或未就绪接口,提供模拟响应,保障测试可控性。四、持续集成与协作- 框架设计时就考虑 CI 场景:支持命令行一键执行、生成标准输出、返回明确退出码;- 配合版本控制,确保所有成员使用一致的依赖(通过依赖清单管理);- 文档齐全:包括框架说明、用例编写规范、常见问题处理,降低新人上手成本。五、总结陈述(面试话术)“我搭建 pytest 框架的核心思路是‘高内聚、低耦合、易扩展’。通过分层设计将用例、配置、工具、资源管理解耦,利用 pytest 自身的 fixture 和插件机制提升复用性。同时注重可观察性(日志+报告)和工程化(CI 集成、环境管理),确保框架不仅跑得起来,更能长期稳定支撑团队的自动化测试需求。”这样的回答既展示了技术深度,又体现了工程思维,非常适合中高级测试岗位的面试场景。
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