负责电商平台核心交易链路（含秒杀、拼团、跨店满减）的全生命周期自动化测试体系建设，覆盖需求评审阶段的自动化可行性评估、测试阶段的脚本开发与执行、以及上线后的线上质量监控与故障快速定位。

• 主导设计基于业务场景的分层自动化方案，针对秒杀场景高并发特性，采用Selenium+Pytest框架结合PO模式重构商品抢购模块自动化用例，抽象出公共等待策略与断言库，解决动态元素定位不稳定问题，将脚本维护成本降低45%，核心场景覆盖率从68%提升至89%；同步接入Jenkins+GitLab CI/CD流水线，实现每日凌晨全量执行+版本提交触发增量执行的混合策略，版本发布前缺陷漏测率下降32%。
• 针对大促期间多端（Web/APP/小程序）一致性验证痛点，开发跨端自动化对比工具，基于OpenCV图像识别技术抓取各端页面渲染结果，结合Allure报告输出差异热力图，将多端回归测试耗时从8人日缩短至2人日，大促期间页面展示异常投诉量同比减少67%。
• 推动接口自动化与UI自动化的联动机制，通过Postman提取接口响应数据作为UI测试前置参数，结合JMeter模拟5000+并发请求验证接口性能阈值，提前暴露库存扣减接口在大促压力下的超时问题，避免上线后引发10万+用户订单失败风险。
• 搭建测试数据工厂，基于Faker库与自定义规则引擎生成百万级用户地址、支付信息等测试数据，解决手工造数效率低且数据真实性不足的问题，支撑秒杀活动全链路压测时数据准备时间从3天压缩至4小时。

负责本地生活服务类产品（外卖、到店团购）的自动化测试实施，重点支撑高频迭代的商家端与用户端功能质量，保障日均百万级订单的业务稳定性。

• 搭建基于Robot Framework的关键业务流程自动化框架，封装外卖下单-支付-骑手接单-配送全链路原子操作，支持通过YAML文件配置不同城市、商家类型的测试参数，将新城市上线时的基础功能验证时间从5天缩短至1天，上线首周客诉率下降29%。
• 针对商家端多角色（店主/收银员/配送员）权限差异问题，设计基于角色的自动化测试矩阵，通过数据驱动方式动态切换测试账号权限，覆盖90%以上权限相关用例，发现并修复店主端误操作修改收银员提现规则的隐藏缺陷。
• 推动自动化测试左移，在需求评审阶段输出《自动化可行性评估表》，明确哪些功能适合做UI自动化（如固定流程的团购券核销）、哪些更适合接口自动化（如优惠券发放逻辑），将自动化用例有效率从55%提升至78%。
• 优化现有Appium脚本的兼容性，针对Android 12与iOS 15系统的新特性，调整元素定位策略并封装设备适配工具包，解决因系统升级导致的30%脚本失效问题，跨版本测试通过率稳定在92%以上。

参与在线课程交易流程（选课-下单-支付-上课）的功能测试，逐步接触自动化测试工具并主导搭建基础测试框架，支撑业务快速迭代中的质量保障。

• 独立完成100+个课程详情页与支付环节的手工测试用例设计与执行，发现并推动修复支付回调超时、优惠叠加计算错误等23个关键缺陷，所在版本上线后首月用户支付成功率从91%提升至97%。
• 主动学习Selenium与Python，用2个月时间完成课程搜索功能的自动化脚本开发，实现关键词搜索、筛选条件组合等场景的每日定时回归，将人工回归时间从6小时/次缩短至40分钟/次，支撑产品每周3次的搜索算法优化迭代。
• 参与搭建公司首个自动化测试平台雏形，基于Jenkins搭建任务调度系统，集成Allure生成可视化测试报告，解决测试结果分散、追溯困难的问题，团队测试效率提升35%。
• 主导编写《自动化测试入门手册》，梳理从环境搭建到脚本调试的全流程指南，帮助3名新测试同学1周内掌握基础自动化技能，推动团队自动化测试参与率从15%提升至60%。

亿级用户社交场景自动化测试体系重构项目

• 项目背景：公司核心社交APP承载1.2亿月活，原有自动化框架仅覆盖线性功能验证，无法模拟真实用户的复杂交互（如好友链式裂变、动态嵌套评论、跨端消息推送），导致上线后因场景遗漏引发的重大故障占比达35%。我的目标是主导重构适配高并发、全场景的自动化测试体系，支撑每月3次快速迭代下的质量底线。
• 关键难题：1）真实用户行为碎片化，传统脚本无法复现“用户A邀请B→B回复C→C转发D”的链式场景；2）高并发执行时资源争用严重，单轮回归需80人时且易触发服务器瓶颈；3）功能与性能测试割裂，无法提前发现“高负载下消息发送成功但延迟超3秒”的隐性故障。
• 核心行动：1）基于用户行为日志（日均10TB）构建“行为特征库”，用状态机模型生成动态测试场景，覆盖90%以上真实用户交互路径；2）设计基于K8s的分布式执行引擎，容器化测试节点按需扩容，将并行执行能力提升5倍；3）打通功能与性能链路，在执行用例时同步采集CPU、接口响应时间等指标，实现“功能正确性+性能稳定性”双维度验证。
• 项目成果：重构后的体系将自动化覆盖率从65%提升至92%，回归测试时间缩短至20人时/周；上线后重大故障数下降70%，支撑产品保持99.95%的可用性。我主导的“用户行为驱动测试模型”成为公司后续测试体系的核心标准，获CTO在季度会公开表扬。

实时音视频（RTC）质量保障专项测试平台搭建项目

• 项目背景：公司推出“一起聊”RTC社交功能，面临跨端（iOS/Android/Web）音画同步、弱网下卡顿、设备兼容性等痛点。原有测试依赖人工拨测，单次故障定位需2小时，无法满足“每周迭代1个版本”的节奏。我的任务是搭建专项平台，实现RTC质量全流程自动化。
• 关键难题：1）实时音视频数据量大（单流峰值5Mbps），传统工具无法高效采集SDP协商、ICE候选等关键数据；2）多端音画同步误差超500ms，缺乏自动化判断标准；3）弱网模拟不真实，实验室环境无法还原用户“地铁切换4G”“Wi-Fi断连”的实际情况。
• 核心行动：1）基于WebRTC开源框架扩展，开发数据采集插件，将媒体流统计数据存入Elasticsearch并通过Kibana可视化；2）引入音频指纹（MFCC特征提取）和图像哈希技术，跨端对比音视频内容相似度，将一致性判断准确率提升至98%；3）集成云测平台弱网能力，自定义“3G→4G切换+丢包20%+延迟500ms”复合场景，覆盖95%真实网络情况。
• 项目成果：平台上线后，RTC故障定位时间从2小时降至15分钟，多端兼容性问题减少60%，弱网下卡顿率从18%降至5%。支撑功能上线3个月用户留存率达45%（预期33%），我个人获公司“年度技术创新奖”。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。