分享一个近期看到字节开源的工具Midscene: https://mp.weixin.qq.com/s/8I39_TTiGM13BL2fi6gFBA以后的软件测试行业只会更加智能化,简单化, 传统手写测试用例,人工写UI自动化/接口自动化脚本的方式已经逐渐落幕,更多的是利用AI/已集成的平台, 以最低的成本和时间就可以快速上手完成自动化和专项,同时解决目前自动化存在不稳定,维护麻烦等一系列痛点,人脑学习的速度永远跟不上机器,劝谏做测试岗位实习|正岗的同学向六边形战士靠拢,市场存量竞争现在是非常激烈了~

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

天天有人在牛客上刷到有人问“找不到大厂实习，去小厂会不会废了？”“接了小厂offer，怕大厂转头就给我发offer，怎么办？”我就想问一句：你死磕大厂，倒是能拿到offer啊？手里一个offer都没有，还在嫌弃小厂这不好那不好，纠结去不去，这不纯纯骑着自行车纠结要不要买宾利吗？先说说我身边两个极端的例子，你们就懂了。我室友，典型的“非大厂不去”，今年暑期实习，从3月到6月，只投大厂，中小厂的offer看都不看，拒了3家杭州本地的小厂，天天在宿舍死磕大厂。结果呢？大厂暑期实习招聘都结束了，他手里还是0offer，秋招简历上一片空白，现在天天焦虑，后悔当初拒了小厂的offer。而我另一个同学，双非...