负责电商平台核心交易链路（含秒杀、满减、跨店优惠）的全生命周期自动化测试体系搭建与落地，覆盖需求评审阶段的测试策略制定、开发阶段的自动化用例开发、上线前的持续集成验证及上线后的线上质量回溯，工作边界聚焦于自动化框架优化、CI/CD质量门禁设计及高并发场景测试稳定性保障。

• 主导设计基于Pytest+Allure的分布式自动化测试框架，针对电商大促期间多业务线（C端APP/小程序/B端商家后台）接口协议异构问题（RESTful/gRPC/Thrift并存），封装统一适配层实现协议自动转换，将脚本开发周期从7天/百条用例压缩至2天/百条，支撑618大促前完成1200+核心接口自动化覆盖，上线后首周交易类BUG漏测率下降35%。
• 优化持续集成流程，将Jenkins+GitLab CI的流水线从单阶段升级为「代码提交触发单元测试→分支合并触发接口自动化→预发布环境触发UI冒烟」三级质量关卡，引入Allure报告实时同步缺陷密度指标（设定阈值≥5个/千行代码触发人工复核），推动开发侧修复时效从48小时缩短至12小时，版本发布准点率从82%提升至95%。
• 解决大促压测场景下自动化脚本稳定性问题：针对秒杀场景QPS波动（5k→10w）导致的元素定位失效、接口超时误判，引入动态等待策略（结合显式等待+自定义重试机制）及流量回放工具（TCPCopy）模拟真实请求，使压测期间自动化用例通过率从78%提升至92%，支撑双11期间200+压测场景的自动化验证。
• 推动建立「自动化用例健康度评分体系」，从覆盖率（业务模块/接口类型）、执行成功率（近30次运行均值）、维护成本（脚本修改频次）三个维度量化评估，淘汰低价值用例230条，将团队人均有效用例产出从80条/月提升至150条/月。

负责金融科技产品（消费信贷系统）的自动化测试能力建设，覆盖贷前风控、贷中监控、贷后管理全流程，重点解决金融级系统对数据一致性、接口幂等性的高要求测试痛点，工作边界包括测试工具链适配、业务流程自动化封装及风险场景的自动化回归。

• 基于Robot Framework二次开发金融业务专用测试库，封装风控规则引擎（如反欺诈评分卡、额度计算模型）的校验关键字，支持通过YAML文件动态配置测试数据（用户画像/行为轨迹/设备信息），将复杂风控场景的用例编写时间从3天/条缩短至4小时/条，完成800+贷前审核场景的自动化覆盖，上线后风控误判投诉率下降28%。
• 针对金融交易强一致性要求，设计「数据库双写校验+消息队列溯源」的自动化验证方案：在核心交易接口执行后，同步校验MySQL主库与Redis缓存数据一致性（误差≤1ms），并通过Kafka消费日志验证资金流水链路完整性，将资金错账类BUG发现时效从T+1提前至实时，保障了日均10万+笔交易的零重大事故。
• 搭建金融测试数据管理平台，集成Faker库与自定义规则引擎，支持生成符合监管要求的脱敏数据（如身份证号/银行卡号/通信大数据），并通过Docker容器化部署实现多环境（开发/测试/UAT）数据隔离，解决测试数据准备耗时（原需2天/轮）问题，将版本迭代测试周期从7天压缩至4天。
• 推动自动化测试左移：在需求评审阶段输出《测试策略白皮书》，明确各功能模块的自动化覆盖优先级（如核心交易＞报表统计），并与开发团队共建「契约测试」机制（使用Pact工具验证前后端接口约定），将联调阶段的接口不匹配问题减少60%。

从功能测试向自动化测试转型，负责教育类SaaS产品的测试支持，重点补足编程能力与自动化工具链使用短板，工作边界包括基础功能验证、自动化脚本初步开发及测试流程优化建议。

• 主导完成在线课程系统的UI自动化落地：使用Selenium+Java搭建基础框架，针对课程创建、直播互动、作业批改等高频操作编写150+条自动化用例，通过Page Object模式封装页面元素，将回归测试时间从8小时/版本缩短至2小时/版本，支撑产品每月2次的快速迭代。
• 学习Python并开发轻量级接口测试脚本：基于Requests库封装通用请求类，结合unittest框架实现接口功能验证与响应断言（状态码/返回值/业务码），完成300+课程管理、用户权限类接口的基础覆盖，发现因参数校验缺失导致的越权访问BUG 12个，获团队季度技术创新奖。
• 推动测试流程数字化：用Python爬取Jira缺陷数据，结合Matplotlib生成「缺陷类型分布」「修复时效趋势」可视化报表，直观暴露「移动端兼容性问题占比35%」的痛点，推动团队增加云测平台（Testin）资源投入，移动端BUG漏测率下降20%。
• 参与公司内部测试工具培训：整理《Selenium常见问题解决手册》《接口测试入门指南》等文档，覆盖元素定位失败、接口超时处理等高频问题，帮助3名新人快速上手自动化测试，获部门「知识贡献之星」称号。

星途直播年度盛典高并发全链路质量保障项目

• 项目背景：星途直播年度盛典作为公司年度核心活动，预期支撑1500万+用户同时在线，涉及弹幕互动、礼物打赏、主播连麦、跨房间PK等12类高耦合互动玩法，传统压测仅覆盖单系统负载，无法模拟真实用户行为链与多系统联动故障，业务方要求“零宕机、零数据错误、互动响应≤500ms”。我的核心职责是主导构建全链路高并发测试体系，覆盖从用户端到后端服务的质量全流程。
• 关键难题：1）真实用户行为模拟难——传统工具（如JMeter）无法还原用户“停留-发弹幕-点赞-打赏”的随机行为序列，易导致压测流量与真实场景偏差超30%；2）多系统联动故障定位难——直播流、支付、IM三大核心系统依赖复杂，某环节故障会连锁引发下游雪崩，缺乏针对性故障注入与根因分析能力；3）实时数据一致性验证难——打赏金额、弹幕条数等关键数据需跨5个系统同步，人工核对效率低且无法覆盖峰值场景。
• 核心行动与创新：1）基于历史活动日志训练用户行为生成模型（TensorFlow+LSTM），构建“用户画像-行为序列-流量峰值”的动态压测引擎，模拟出贴合真实的用户互动链（如“新用户停留3分钟→发2条弹幕→给主播打赏1个火箭”），流量还原度提升至92%；2）引入Chaos Mesh+业务场景编排，设计“直播流延迟3秒+支付接口超时+IM消息丢失”的组合故障场景，通过链路追踪（Jaeger）实现故障根因10分钟内定位，将系统容错阈值从“单系统抗住峰值”升级为“全链路协同降级”；3）搭建实时数据对账平台，用Flink实时消费各系统数据源（如订单DB、弹幕Redis、支付MQ），比对关键指标一致性，误差率控制在0.01%以内。
• 项目成果：1）支撑年度盛典实现“零宕机”，互动峰值达每秒12万次，打赏订单准确率99.999%，远超业务目标；2）沉淀的“用户行为-系统负载-数据一致性”三维测试框架，后续复用在公司3款直播产品的日常压测中，压测效率提升50%；3）个人主导的故障演练方案被纳入公司“大型活动质量保障SOP”，获2023年度公司“优秀技术攻关项目”，本人被评为“年度测试领域核心贡献者”。

星途短视频AI审核自动化测试体系搭建项目

• 项目背景：星途短视频业务1年内用户量增长3倍，日均新增内容超500万条，人工审核效率仅能覆盖40%，且此前自动化测试仅聚焦功能验证，无法评估AI审核模型的准确性、性能及合规性风险。我的角色是从0到1搭建覆盖“模型-性能-合规”的全维度自动化测试体系，解决“审核不准、回归太慢、合规漏检”三大痛点。
• 关键难题：1）AI模型准确性验证难——审核模型基于深度学习，输出“通过/拒绝”结果，缺乏客观评估标准，人工标注测试集耗时且易受主观影响；2）海量内容回归测试难——日均新增内容多，全量回归需2天+，无法支撑模型迭代节奏；3）合规性动态同步难——敏感词库、政策规则每周更新，传统测试用例需手动修改，漏检率达15%。
• 核心行动与创新：1）构建“多维度评估矩阵”：基于历史人工审核数据标注10万条测试集，用混淆矩阵计算模型准确率（初始85%）、召回率（88%），结合ROC曲线优化阈值，将准确率提升至92%；2）设计“标签化分层抽样”策略：按内容类型（美妆/美食/时政）、风险等级（高/中/低）抽样，将回归测试量从100%降至15%，耗时从2天缩短至4小时；3）开发NLP驱动的合规性测试工具：用jieba分词+规则引擎自动提取最新敏感词，同步更新测试用例，漏检率降至3%以内。
• 项目成果：1）审核效率提升60%，人工审核工作量减少50%，支撑业务从“人工为主”转向“AI为主”的审核模式；2）模型准确率与性能指标纳入模型迭代验收标准，后续模型迭代周期从2周缩短至1周；3）该体系被推广至公司直播、图文等内容审核场景，全年节省测试人力成本约80万元，获2021年度公司“技术创新奖”。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。