深耕测试领域多年,专注全栈质量保障与AI测试架构
🔹 AI测试体系
• 大模型质量评估(准确率/逻辑性/合规性)
• 安全测试:Prompt注入、恶意诱导、数据泄露风险挖掘
• Agent/RAG架构优化 & 大模型微调效果评估
🔹 自动化测试
• 接口:多Agent协同框架(CaseGenerate→CaseRun→CaseFix),基于Swagger智能生成用例,AI分析失败日志并自修复,循环重试闭环
• UI:Playwright多浏览器(Chrome/Firefox/Safari)跨平台自动化,覆盖复杂交互场景,回归效率提升40%
• 工具:Playwright、Pytest、Postman、curl
🔹 性能测试 & 稳定性
• 分布式压测平台(Python+Django+Redis+InfluxDB+Jmeter),支持HTTP/Dubbo接口高并发压测
• 主导稳定性治理,客户投诉归零
🔹 DevOps & 工具开发
• 增量代码覆盖率平台(Jacoco集成),DevOps质量门禁
• 测试监控告警平台(ARMS/ELK/EMQ),业务主动发现率15%→45%
🔹 技术栈
Python / Django / Vue / ElementUI / MQTT(paho-mqtt) / Playwright/ langgraph、langchain
一、项目描述:基于EvalScope二次开发,构建智能体标准化质量评估体系
核心成果:
• 实现意图识别率、任务成功率、工具调用准确率、运行轨迹完整性、性能耗时
五大指标自动化评估 + 根因归因分析 + 报告自动生成
• 暖通节能智能体测试:定位意图识别率仅50%、工具调用参数错误等瓶颈
• 优化后意图识别率50%→90%,响应耗时降低50%
• 形成"评估→诊断→优化→再评估"质量迭代闭环
技术栈:Python / EvalScope / FastAPI / Redis
二、项目描述:设计多Agent协同自动化测试框架
核心成果:
• CaseGenerate→CaseRun→CaseFix三阶段闭环:基于Swagger文档智能生成用例,
AI动态分析失败日志并自修复参数断言,循环重试直至通过
• 集成Pydantic保障结构化输出一致性,ToolCalling封装测试平台API批量编排
• 有效解决传统自动化维护成本高的问题
技术栈:Python / Swagger / Pydantic / LangChain / PostgreSQL
三、项目描述:研发分布式压测平台 + 主导公司级稳定性治理
核心成果:
• 压测平台:Python+Django+Redis+InfluxDB,支持HTTP/Dubbo接口分布式压测,
模拟高并发场景(OTA下单、消息推送),输出性能瓶颈报告
• 稳定性治理:中间件按业务域拆分、故障切换<30秒、Kafka积压根治
• 客户App白屏、投诉归零
技术栈:Python / Django / Redis / InfluxDB / Dubbo / K8S
目标:线上业务巡检与测试环境自动化回归,保障线上稳定与回归测试效率。 平台框架:后端Django 、rest_framework、apscheduler、mysql、redis , 前端Vue 、elementUi 、axois 主要功能: 项目使用概况(当前项目本周接口运
构建算法验证体系:针对印染温度控制场景,主导建立算法测试验证体系,构 建覆盖生产工艺数据、异常边界数据及未知场景数据的验证数据集。基于仿真 FMU模型搭建算法评估环境,推动DQN算法在特征工程、动作空间离散化、奖 励函数设计及PID反馈调节等环节优化,将算法在仿真环境的温度