菲菲
测试工程师
某大厂 · 11年经验
日薪：
￥600/8h
地点：
南京
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
【技术栈】Python（主力语言，5 年+ 实战）、接口自动化（pytest + requests）、App 自动化（uiautomator2 / Appium 双引擎 + Page Object 分层）、Jenkins 持续集成流水线、Postman 接口调试、MySQL 基础查询、Git、Linux 常用操作；正在实践 LLM（大语言模型 API）辅助测试技术。
【擅长场景】① 接口自动化测试从 0 到 1 搭建：框架设计、脚本开发、Jenkins 定时任务一条龙交付；② App 自动化从 0 到 1 搭建：双引擎架构，同一套用例可跑 uiautomator2 或 Appium，后期换引擎 / 上云真机无需重写；③ 存量手工用例批量转自动化脚本（接口 / App 均可）；④ 流水线问题排查：失败用例定位、不稳定用例治理、报告优化；⑤ 测试团队提效咨询：用例设计规范、自动化选型建议。
【解决的问题】回归测试靠人肉、耗时长的团队——我用框架+流水线把回归变成一键执行；接口多、版本迭代快导致漏测的团队——我用分层用例+自动化覆盖兜底；App 端机型多、回归跑不完的团队——我用双引擎框架把 App 回归做成一键执行，且不锁定单一引擎；想试 AI 提效但不知从何下手的团队——我提供已在真实项目验证过的用例自动生成落地方案。
【擅长场景】① 接口自动化测试从 0 到 1 搭建：框架设计、脚本开发、Jenkins 定时任务一条龙交付；② App 自动化从 0 到 1 搭建：双引擎架构，同一套用例可跑 uiautomator2 或 Appium，后期换引擎 / 上云真机无需重写；③ 存量手工用例批量转自动化脚本（接口 / App 均可）；④ 流水线问题排查：失败用例定位、不稳定用例治理、报告优化；⑤ 测试团队提效咨询：用例设计规范、自动化选型建议。
【解决的问题】回归测试靠人肉、耗时长的团队——我用框架+流水线把回归变成一键执行；接口多、版本迭代快导致漏测的团队——我用分层用例+自动化覆盖兜底；App 端机型多、回归跑不完的团队——我用双引擎框架把 App 回归做成一键执行，且不锁定单一引擎；想试 AI 提效但不知从何下手的团队——我提供已在真实项目验证过的用例自动生成落地方案。
项目经验
项目一：某大厂视频平台接口自动化测试体系建设（2020 至今）
【背景】项目接口规模大、版本迭代快，回归测试依赖手工执行，周期长且易漏测。
【职责】作为接口自动化负责人，主导搭建 Python + pytest + Jenkins 接口自动化框架，制定用例分层设计与转换方案，维护持续集成流水线并推动团队落地执行。
【产出】完成存量用例自动化转换 10000+ 条，实现回归一键执行；持续优化流水线，全量失败用例定位时间从 2 天缩短至 1 天，保障多个重大版本按期交付。
项目三：App 自动化双引擎框架（个人项目，2026）
【背景】App 端回归依赖人工点击，机型与系统版本一多就跑不完；且团队一旦选定某自动化引擎，后期想换（如 uiautomator2 → Appium 上云真机）通常要重写全部用例。
【职责】独立完成框架设计与开发：抽象统一驱动接口，下层对接 uiautomator2 与 Appium 两套后端，配套 Page Object 分层、三级等待策略与崩溃检测机制。
【产出】同一套用例可在两个引擎上执行；实测 u2 全量回归 58 条通过（约 18 分钟）、Appium 冒烟子集 22 条通过（约 8 分钟）；接入 Jenkins 夜间双引擎构建，门禁（通过率阈值 95%）通过。
【背景】项目接口规模大、版本迭代快，回归测试依赖手工执行，周期长且易漏测。
【职责】作为接口自动化负责人，主导搭建 Python + pytest + Jenkins 接口自动化框架，制定用例分层设计与转换方案，维护持续集成流水线并推动团队落地执行。
【产出】完成存量用例自动化转换 10000+ 条，实现回归一键执行；持续优化流水线，全量失败用例定位时间从 2 天缩短至 1 天，保障多个重大版本按期交付。
项目三：App 自动化双引擎框架（个人项目，2026）
【背景】App 端回归依赖人工点击，机型与系统版本一多就跑不完；且团队一旦选定某自动化引擎，后期想换（如 uiautomator2 → Appium 上云真机）通常要重写全部用例。
【职责】独立完成框架设计与开发：抽象统一驱动接口，下层对接 uiautomator2 与 Appium 两套后端，配套 Page Object 分层、三级等待策略与崩溃检测机制。
【产出】同一套用例可在两个引擎上执行；实测 u2 全量回归 58 条通过（约 18 分钟）、Appium 冒烟子集 22 条通过（约 8 分钟）；接入 Jenkins 夜间双引擎构建，门禁（通过率阈值 95%）通过。
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菲菲
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技术能力
【技术栈】Python（主力语言，5 年+ 实战）、接口自动化（pytest + requests）、App 自动化（uiautomator2 / Appium 双引擎 + Page Object 分层）、Jenkins 持续集成流水线、Postman 接口调试、MySQL 基础查询、Git、Linux 常用操作；正在实践 LLM（大语言模型 API）辅助测试技术。
【擅长场景】① 接口自动化测试从 0 到 1 搭建：框架设计、脚本开发、Jenkins 定时任务一条龙交付；② App 自动化从 0 到 1 搭建：双引擎架构，同一套用例可跑 uiautomator2 或 Appium，后期换引擎 / 上云真机无需重写；③ 存量手工用例批量转自动化脚本（接口 / App 均可）；④ 流水线问题排查：失败用例定位、不稳定用例治理、报告优化；⑤ 测试团队提效咨询：用例设计规范、自动化选型建议。
【解决的问题】回归测试靠人肉、耗时长的团队——我用框架+流水线把回归变成一键执行；接口多、版本迭代快导致漏测的团队——我用分层用例+自动化覆盖兜底；App 端机型多、回归跑不完的团队——我用双引擎框架把 App 回归做成一键执行，且不锁定单一引擎；想试 AI 提效但不知从何下手的团队——我提供已在真实项目验证过的用例自动生成落地方案。
【擅长场景】① 接口自动化测试从 0 到 1 搭建：框架设计、脚本开发、Jenkins 定时任务一条龙交付；② App 自动化从 0 到 1 搭建：双引擎架构，同一套用例可跑 uiautomator2 或 Appium，后期换引擎 / 上云真机无需重写；③ 存量手工用例批量转自动化脚本（接口 / App 均可）；④ 流水线问题排查：失败用例定位、不稳定用例治理、报告优化；⑤ 测试团队提效咨询：用例设计规范、自动化选型建议。
【解决的问题】回归测试靠人肉、耗时长的团队——我用框架+流水线把回归变成一键执行；接口多、版本迭代快导致漏测的团队——我用分层用例+自动化覆盖兜底；App 端机型多、回归跑不完的团队——我用双引擎框架把 App 回归做成一键执行，且不锁定单一引擎；想试 AI 提效但不知从何下手的团队——我提供已在真实项目验证过的用例自动生成落地方案。
项目经验
项目一：某大厂视频平台接口自动化测试体系建设（2020 至今）
【背景】项目接口规模大、版本迭代快，回归测试依赖手工执行，周期长且易漏测。
【职责】作为接口自动化负责人，主导搭建 Python + pytest + Jenkins 接口自动化框架，制定用例分层设计与转换方案，维护持续集成流水线并推动团队落地执行。
【产出】完成存量用例自动化转换 10000+ 条，实现回归一键执行；持续优化流水线，全量失败用例定位时间从 2 天缩短至 1 天，保障多个重大版本按期交付。
项目三：App 自动化双引擎框架（个人项目，2026）
【背景】App 端回归依赖人工点击，机型与系统版本一多就跑不完；且团队一旦选定某自动化引擎，后期想换（如 uiautomator2 → Appium 上云真机）通常要重写全部用例。
【职责】独立完成框架设计与开发：抽象统一驱动接口，下层对接 uiautomator2 与 Appium 两套后端，配套 Page Object 分层、三级等待策略与崩溃检测机制。
【产出】同一套用例可在两个引擎上执行；实测 u2 全量回归 58 条通过（约 18 分钟）、Appium 冒烟子集 22 条通过（约 8 分钟）；接入 Jenkins 夜间双引擎构建，门禁（通过率阈值 95%）通过。
【背景】项目接口规模大、版本迭代快，回归测试依赖手工执行，周期长且易漏测。
【职责】作为接口自动化负责人，主导搭建 Python + pytest + Jenkins 接口自动化框架，制定用例分层设计与转换方案，维护持续集成流水线并推动团队落地执行。
【产出】完成存量用例自动化转换 10000+ 条，实现回归一键执行；持续优化流水线，全量失败用例定位时间从 2 天缩短至 1 天，保障多个重大版本按期交付。
项目三：App 自动化双引擎框架（个人项目，2026）
【背景】App 端回归依赖人工点击，机型与系统版本一多就跑不完；且团队一旦选定某自动化引擎，后期想换（如 uiautomator2 → Appium 上云真机）通常要重写全部用例。
【职责】独立完成框架设计与开发：抽象统一驱动接口，下层对接 uiautomator2 与 Appium 两套后端，配套 Page Object 分层、三级等待策略与崩溃检测机制。
【产出】同一套用例可在两个引擎上执行；实测 u2 全量回归 58 条通过（约 18 分钟）、Appium 冒烟子集 22 条通过（约 8 分钟）；接入 Jenkins 夜间双引擎构建，门禁（通过率阈值 95%）通过。
案例展示
AI测试用例自动生成工具（个人项目）
测试用例设计是测试团队最耗时的环节：全靠人写、优先级分布随意、异常与边界场景容易漏、各人粒度不统一。 本工具把「照着接口文档逐条设计用例」这件机械劳动交给 LLM，人只做评审与补充。核心不是调用 API，而是解决 LLM 输出不可信的问题——为此做了三层防线：① Promp
pytest接口自动化测试框架
多数接口自动化项目交付的是「一堆能跑的脚本」：接口变更后，用例通过率得不到保障。该项目最终改进版：交付一个能被接手、能长期维护的框架。作为面向企业测试团队的效能服务交付物，配套分层规范与交付文档，接手成本写在纸面上。 架构分三层：用例层（tests，只写业务断言）→ 接口封
App自动化双引擎测试框架
App 端自动化的最大痛点不是「能不能跑通」，而是「能不能活下去」：脚本一多就变成脚本堆，UI 一改全崩；想从 uiautomator2 换 Appium 或上云真机，等于把所有用例重写一遍；用例每天莫名飘红几条，最后还是回到手工。本框架的设计目标就是解决这四个问题。 核心
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