AI太逆天了

我的几乎100%AI的一个平台,今天又让它给我改了20个bug  bug太多了,前前后后搞这个平台差不多一个月,快两个月了吧,总算差不多搞好了。这个平台大致上分为三个功能,还有一个是沙箱里边去执行用例的,这个是我另一个同事做的还有一个剩下那两部分大概是我做的,不过我是接手另一个同事的工作,所以说也不能说全是我做的吧
一个就是利用browser use全流程UI自动化,当然并不是简简单单的调用官方的包就行了,还做了自己的一些处理,然后用了自己公司内部的一些API并不是用的官方的API,
还有就是我设计了一个本地录制,然后回放,自己写的浏览器插件,如果说回放的时候遇到元素有问题的话,他就有AI自愈,然后回写那一步修复过的的最新元素,大概就是这样,这么一个简简单单的东西搞了好久好久,并且全流程自动化还是不稳定,不知道为啥
虽然说起来简单,但其中一旦你搞下去了,这些过程中就会遇到奇奇怪怪的问题什么403鉴权问题呀,元素分页,然后过滤的一些前端页面的显示问题呀,然后用例执行过程中的状态的变更问题,然后还有就是如果说遇到特殊的用例,它有一些死循环问题,还有就是有一些抽屉会有动画,然后回放的时候的特殊处理,还有就是相同的元素的一些优先级锚点定位异常的那种兜底策略,然后降级选择机制之类的,反正还是挺复杂的,甚至还有我还做了一个并发的加锁方案基于redis的,反正挺复杂的,
等着差不多搞起来之后总结总结,就可以拿这个去面试了
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发布于 03-01 23:40 湖南

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最近看到很多 92 的,甚至是硕士,开始往测开赛道卷,说实话有点看不懂。先把话说清楚,大厂里的测开,绝大多数时间干的还是测试的活,只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线,真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜,基本都集中在核心提效组,而且人很少,外面进去的大概率轮不到你,我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了,以为测开也是开,和后端差不多,只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是,测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力,测开的核心是稳定性和覆盖率,前者是往上走,后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开,但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说,92 的高学历如果拿来做测开,大部分时间就是在做重复性很强的杂活,这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来,你和一个双非的,甚至本科的测开差距不会太大,但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题,是赛道问题。所谓测开简单高薪,本质上是把极少数核心测开的上限,当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开,本身就是开发水平,只是挂了个测开的名。普通人进去,99% 做的都是项目兜底型工作,而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做,但它绝对不是开发的平替,也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发,追求稳定,那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易,还能进大厂,那我劝你冷静一点,这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历,如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受,那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上,回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场,别被岗位名和话术带偏了,就算去个前端客户端也是随便占坑的,测开是一个坑位很少赛道,反而大面积学历下放,不用想也能知道会是什么结果,我想各位在JAVA那里已经看到了工作只是谋生的手段 而不是相互比较和歧视观点很赞👍观点很赞👍观点很赞👍首先上班是为了赚钱校招工资差距不大,难度差异很大,其次上班尽可能进大厂测开也好于中厂前端小厂后端。测开基本上有学历会hot100大厂就能捞去。还卷后端就是三四面拷打加数十个92 的横向比较。在开发也不稳定的情况下,谈什么岗位之间稳定度,都是按部门按年龄裁员,后端也没啥技术含量但是校招面试难。选好进的就完了。选岗要谨慎呀而且你也太高估所谓开发的成长度了,大部分java go程序员,互联网开发干几年十几年除了有一定熟练度,本质上和工作了一两年的根本没啥区别,能用到的开发技术就那么多,大部分人大厂工作期限都不满十年,考虑成长性就很,在我看来算法都没啥成长性和不可替代性。。。。。。行业公司的区别远大于岗位选岗要谨慎呀测测你的有一说一,还真是,绝大多数时间都是干测试的工作,写写checklist,看看流水线啥的,没有任何敲代码的工作但你是字节跳动 已经赢了!字节不至于吧,我们纯开0测继客户端劝退后又有测开劝退,实在不知道该去哪里了我都想把牛客小红书卸载了 越看越焦虑佬,其实大部分人都逃不过35岁命运,更何况现在裁员岁数还在下降,能赚到钱才是实打实的没事的,上交劝退他们就行钱到位就行,岗不岗的不重要92都去后端 我双非才有位置去测开北大是双非是吧但凡能找到能认识的中大厂后端谁去测开啊92不赢的话要高考干什么ai味道你说的对🤔测开真这么卷?大厂的测开也是大厂,又不是每个人都是高强度学习去大厂开发,你是在这劝退那些人抢饭碗?92起点高,但也要学习呢我其实想吐槽双九的软开测开真这么卷?去测开不如去银行电网认同此观点👍说的很在理测开也可以 主要是不倦半步就班的来
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02-27 08:25
门头沟学院 Java
给我面没招了,强度也太大了....1.实习拷打2.项目拷打3.处理查询文档里的异构数据(如图片)时,具体的处理流程是什么?解析成纯文字后如何进一步加工?这样只返回文字给用户,图片信息不会丢失吗?4.你们是通过人工打标建立图片和文本的对应关系吗?文档量很大的情况下,打标工作能完成吗?5.如何保证大部分图片异构数据解析后回答的正确性?若回答错误,怎么识别问题?后续要验证回答准确性,你有什么方案?6.用于评测的另一个大模型,如何构造问题、分析文字并进行对比?这个大模型的正确率以及模型自我一致性怎么确定?7.你们的模型基于哪些异构图像做增强?模型会不会产生幻觉,生成文档外的内容?8.若用户的问题不在文档里,你们会怎么处理?是调用其他模型吗?大模型回答不了时,会提示用户补充问题吗?用户补充后仍无法解决该怎么办?模型如何判断何时需要让用户补充提问?9.你们有框架编排这些流程吗?用的是什么框架?10.怎么理解检索召回率?这些指标具体包含哪些评价项?什么是忠实度?召回率的分子分母是怎么定义的?11.你之前那段实习的具体工作内容是什么?针对设备故障叙述报告这类复杂文本,模型如何理解?是做了相关检测吗?大模型是怎么实现术语解释的?12.请讲一下LoRA技术,除了减少参数量,它还有什么优点?你做的LoRA相关工作,后续有落地应用吗?13.你写代码主要用Python吗?会不会用Java?了解Java的多线程、双亲委派模型以及消息中间件吗?有没有做过Java相关项目?14.你用过LangChain吗?如何用它解决大模型的幻觉问题?若不熟悉LangChain,还能通过什么方法做AI能力增强?
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