睡不醒的酒酿梅梅
资深测试开发工程师 · 12年经验 · 字节跳动
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技术能力
10年+测试开发经验，在字节跳动、爱奇艺等知名互联网公司任职8年+，担任核心业务测试负责人，主导开发多套测试工具。
技术栈：
编程语言：Python
开发框架：Django、flask、pytest等常用python开发框架，具备从0到1搭建自动化测试框架的能力
性能评估：熟练使用JMeter进行API级、Consumer级单机及集群性能评估，能结合线上流量模型设计场景化压测方案
持续集成：熟悉Jenkins、GitLab CI，有从0到1构建CICD质量保障体系的落地经验
存储与中间件：MySQL、Redis、Couchbase、MQ等
工具链：Linux、Git、Postman、Jira、Fiddler等
AI方向实践（2026年）：
熟悉ReAct模式、Function Calling、RAG检索增强、Prompt工程
独立完成AI驱动的API自动化测试平台（0-1），基于Streamlit搭建交互界面，实现用例生成→执行→分析→修复的Agent闭环
可提供服务：
测试流程咨询与规范制定
自动化测试框架搭建（侧重服务端+接口层+交互web，纯UI自动化非核心优势）
CICD质量门禁体系建设
性能测试方案设计
DIFF校验/流量对比工具开发
兼职测试、短期技术顾问、项目外包
以上服务均可按项目制或时间制灵活合作
技术栈：
编程语言：Python
开发框架：Django、flask、pytest等常用python开发框架，具备从0到1搭建自动化测试框架的能力
性能评估：熟练使用JMeter进行API级、Consumer级单机及集群性能评估，能结合线上流量模型设计场景化压测方案
持续集成：熟悉Jenkins、GitLab CI，有从0到1构建CICD质量保障体系的落地经验
存储与中间件：MySQL、Redis、Couchbase、MQ等
工具链：Linux、Git、Postman、Jira、Fiddler等
AI方向实践（2026年）：
熟悉ReAct模式、Function Calling、RAG检索增强、Prompt工程
独立完成AI驱动的API自动化测试平台（0-1），基于Streamlit搭建交互界面，实现用例生成→执行→分析→修复的Agent闭环
可提供服务：
测试流程咨询与规范制定
自动化测试框架搭建（侧重服务端+接口层+交互web，纯UI自动化非核心优势）
CICD质量门禁体系建设
性能测试方案设计
DIFF校验/流量对比工具开发
兼职测试、短期技术顾问、项目外包
以上服务均可按项目制或时间制灵活合作
项目经验
全链路差异化校验 DIFF 平台（0-1）｜爱奇艺｜项目 Owner
【项目背景】基于业务版本迭代快、逻辑变更密集、接口复杂度高等业务难点，传统人工回归效率极低、漏测风险高，主导设计并落地全链路差异化校验解决方案
【核心工作】
（1）需求分析与方案设计：全面梳理回归测试痛点并完成根因分析，主导设计流量对比 + 自动化 Diff 校验整体方案，开展技术可行性调研与系统架构规划，明确产品能力边界与技术实现路径
（2）核心技术自研与算法优化：结合业务特性自研 Diff 核心引擎，智能规则筛选词表，降低执行成本；自研 Mock服务降低外部依赖，实现平台降噪，提升差异识别准确率与平台可用性
（3）产品化落地与平台建设：Web 管理平台与服务插件双端产品设计与落地
【平台落地】
（1）Web 平台：规划并实现词表策略、Mock 策略、Diff 策略、任务管理等核心模块，支持灵活配置与可视化运营
（2）服务插件：实现服务化对接、任务调度、执行、报告输出与异常告警闭环，支撑平台体系化、自动化运行
【项目成果】
（1）成为部门级标准回归工具，深度接入核心服务 20+，全面融入CICD流程，作为上线前质量最后防线
（2）在中台重构迁移类项目中替代全量人工测试，落地7+重点项目，节省人力70pd+，人力成本降低60%+
清结算校验服务（0-1）｜字节｜项目 Owner
【项目背景】因业务流程长、校验规则多且精细，新业务对接成本较高，传统人工测试执行周期长、成本高、易漏测，严重影响业务拓展、迭代效率及资金安全，主导设计并落地自动化校验解决方案
【核心工作】
（1）业务拆解与方案设计：深度拆解清结算全链路业务逻辑，梳理并沉淀关键校验点；抽象校验场景与验证规则，完成自动化服务整体方案设计
（2）技术落地与产品化搭建：基于 Flask 框架搭建自动化校验服务，设计可复用 Case 模板与校验规则配置能力，实现校验流程标准化与能力复用
（3）流程优化与项目落地：打通清结算业务校验全流程，整合分散校验点形成一体化自动化执行链路，提升校验覆盖度与执行效率，推动方案全面落地
【收益回报】
（1）质量保障：系统覆盖校验点 100+，上线后累计拦截业务问题 50+，显著提升清结算业务准确性与稳定性
（2）效率提升：单需求验证成本从 2d 降至 20 min，单需求平均节约产研测人力 2pd+，单用例成本0.5 pd降至10min
CICD 质量体系建设（0-1）｜爱奇艺｜项目 Owner
【项目背景】因业务涉及 API 数量多、线上 API 级监控缺失，且需频繁进行 DB/CB 等多维度数据校验，人工验证成本高、效率低、线上风险不可控，主导从 0 到 1 构建自动化与持续集成能力
【核心工作】
（1）整体方案与架构规划：深度梳理业务痛点与质量瓶颈，主导设计自动化框架及 CICD 集成整体方案，规划用例管理、任务调度、执行引擎、结果反馈全流程闭环，明确技术选型与落地路径
（2）自动化体系与 CICD 落地：主导基于 Python 搭建自动化平台，覆盖接口自动化、多维度数据校验、定时任务、智能报告等核心能力；实现自动化平台与灰度部署平台深度打通，完成 CICD 流程标准化建设，将质量校验嵌入发布链路
（3）线上稳定性能力建设：设计并落地线上 API 定时巡检机制，实现核心接口与主链路功能 7×24h 自动验证，补齐线上监控盲区，建立事前预防、事中拦截、事后巡检的质量保障体系
【收益回报】
（1）建成业务级 CICD 质量保障体系，与灰度发布平台打通，实现部署前自动校验，成为发布标准流程
（2）搭建线上 API 定时监控体系，保障主链路稳定，大幅降低线上故障隐患
（3）效率提升：功能全量回测从 4 h 降至 30 min，新需求冒烟从 2 h 缩至10 min，实现高效质量验证与快速迭代
AI 驱动的 API 自动化测试平台（0-1）｜个人实践
【项目背景】传统用例编写与执行分析等均高度依赖人工，探索 AI 自主进行“业务检索-生成用例-执行验证-分析
修复-生成报告”全流程的可行性
【核心工作】
（1）AI Agent ：基于 ReAct 模式与 Function Calling 构建测试 Agent，实现“用例生成-执行-分析-修复”闭环
（2）RAG 增强：将 API 文档、表结构向量化（Chroma + BM25 混合检索），Agent 生成用例前自动检索相关知识，提升用例准确性与业务贴合度
（3）项目落地：基于 Streamlit 搭建交互界面，支持 curl 输入、进度展示、报告汇总、任务停止等
【收益回报】使用 InvenTree 开源项目实践
（1）项目可正常运转，启动任务自动检索相关知识生成用例，覆盖功能、筛选、组合、边界、异常、认证等多维度
（2）单次任务执行耗时5min+，生成用例40+，Agent 自动生成+修复闭环，降低人工成本30%+
【项目背景】基于业务版本迭代快、逻辑变更密集、接口复杂度高等业务难点，传统人工回归效率极低、漏测风险高，主导设计并落地全链路差异化校验解决方案
【核心工作】
（1）需求分析与方案设计：全面梳理回归测试痛点并完成根因分析，主导设计流量对比 + 自动化 Diff 校验整体方案，开展技术可行性调研与系统架构规划，明确产品能力边界与技术实现路径
（2）核心技术自研与算法优化：结合业务特性自研 Diff 核心引擎，智能规则筛选词表，降低执行成本；自研 Mock服务降低外部依赖，实现平台降噪，提升差异识别准确率与平台可用性
（3）产品化落地与平台建设：Web 管理平台与服务插件双端产品设计与落地
【平台落地】
（1）Web 平台：规划并实现词表策略、Mock 策略、Diff 策略、任务管理等核心模块，支持灵活配置与可视化运营
（2）服务插件：实现服务化对接、任务调度、执行、报告输出与异常告警闭环，支撑平台体系化、自动化运行
【项目成果】
（1）成为部门级标准回归工具，深度接入核心服务 20+，全面融入CICD流程，作为上线前质量最后防线
（2）在中台重构迁移类项目中替代全量人工测试，落地7+重点项目，节省人力70pd+，人力成本降低60%+
清结算校验服务（0-1）｜字节｜项目 Owner
【项目背景】因业务流程长、校验规则多且精细，新业务对接成本较高，传统人工测试执行周期长、成本高、易漏测，严重影响业务拓展、迭代效率及资金安全，主导设计并落地自动化校验解决方案
【核心工作】
（1）业务拆解与方案设计：深度拆解清结算全链路业务逻辑，梳理并沉淀关键校验点；抽象校验场景与验证规则，完成自动化服务整体方案设计
（2）技术落地与产品化搭建：基于 Flask 框架搭建自动化校验服务，设计可复用 Case 模板与校验规则配置能力，实现校验流程标准化与能力复用
（3）流程优化与项目落地：打通清结算业务校验全流程，整合分散校验点形成一体化自动化执行链路，提升校验覆盖度与执行效率，推动方案全面落地
【收益回报】
（1）质量保障：系统覆盖校验点 100+，上线后累计拦截业务问题 50+，显著提升清结算业务准确性与稳定性
（2）效率提升：单需求验证成本从 2d 降至 20 min，单需求平均节约产研测人力 2pd+，单用例成本0.5 pd降至10min
CICD 质量体系建设（0-1）｜爱奇艺｜项目 Owner
【项目背景】因业务涉及 API 数量多、线上 API 级监控缺失，且需频繁进行 DB/CB 等多维度数据校验，人工验证成本高、效率低、线上风险不可控，主导从 0 到 1 构建自动化与持续集成能力
【核心工作】
（1）整体方案与架构规划：深度梳理业务痛点与质量瓶颈，主导设计自动化框架及 CICD 集成整体方案，规划用例管理、任务调度、执行引擎、结果反馈全流程闭环，明确技术选型与落地路径
（2）自动化体系与 CICD 落地：主导基于 Python 搭建自动化平台，覆盖接口自动化、多维度数据校验、定时任务、智能报告等核心能力；实现自动化平台与灰度部署平台深度打通，完成 CICD 流程标准化建设，将质量校验嵌入发布链路
（3）线上稳定性能力建设：设计并落地线上 API 定时巡检机制，实现核心接口与主链路功能 7×24h 自动验证，补齐线上监控盲区，建立事前预防、事中拦截、事后巡检的质量保障体系
【收益回报】
（1）建成业务级 CICD 质量保障体系，与灰度发布平台打通，实现部署前自动校验，成为发布标准流程
（2）搭建线上 API 定时监控体系，保障主链路稳定，大幅降低线上故障隐患
（3）效率提升：功能全量回测从 4 h 降至 30 min，新需求冒烟从 2 h 缩至10 min，实现高效质量验证与快速迭代
AI 驱动的 API 自动化测试平台（0-1）｜个人实践
【项目背景】传统用例编写与执行分析等均高度依赖人工，探索 AI 自主进行“业务检索-生成用例-执行验证-分析
修复-生成报告”全流程的可行性
【核心工作】
（1）AI Agent ：基于 ReAct 模式与 Function Calling 构建测试 Agent，实现“用例生成-执行-分析-修复”闭环
（2）RAG 增强：将 API 文档、表结构向量化（Chroma + BM25 混合检索），Agent 生成用例前自动检索相关知识，提升用例准确性与业务贴合度
（3）项目落地：基于 Streamlit 搭建交互界面，支持 curl 输入、进度展示、报告汇总、任务停止等
【收益回报】使用 InvenTree 开源项目实践
（1）项目可正常运转，启动任务自动检索相关知识生成用例，覆盖功能、筛选、组合、边界、异常、认证等多维度
（2）单次任务执行耗时5min+，生成用例40+，Agent 自动生成+修复闭环，降低人工成本30%+
案例展示
全链路差异化校验 DIFF 平台
全链路差异化校验 DIFF 平台（0-1）｜爱奇艺｜项目 Owner 【项目背景】基于业务版本迭代快、逻辑变更密集、接口复杂度高等业务难点，传统人工回归效率极低、漏测风险 高，主导设计并落地全链路差异化校验解决方案 【核心工作】 （1）需求分析与方案设计：全面梳理回归测试
CICD 质量体系建设
CICD 质量体系建设 【项目背景】因业务涉及 API 数量多、线上 API 级监控缺失，且需频繁进行 DB/CB 等多维度数据校验，人工验证 成本高、效率低、线上风险不可控，主导从 0 到 1 构建自动化与持续集成能力 【核心工作】 （1）整体方案与架构规划：深度梳理业
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