陈思远 · 自动化测试

针对电商与教学核心业务线缺乏自动化回归的痛点，独立完成技术选型，基于 Python + pytest + Requests 搭建接口自动化框架，辅以 Selenium 覆盖关键前端流程，半年落地 320+ 条稳定用例，将版本回归耗时从 8 人时压缩至 2.5 人时，效率提升 68%。

推动自动化脚本融入 Jenkins 流水线，设计“提测即触发执行 → Allure 报告自动归档”的 CI/CD 闭环，并内置通过率 ≥95% 的质量门禁，上线后有效拦截 90% 以上接口低级缺陷进入集成环节。

在需求评审阶段前置介入，从可测性、异常场景与数据准备等维度输出 40+ 条改进建议，同步制定可执行用例模板与 Mock 规范，缩短后期因需求理解偏差导致的返工，用例一次通过率提升至 92%。

重构初版脚本，实施数据驱动与公共组件拆分，将用例维护成本降低 50%；建立接口变更监控机制，实现 7×24 小时自动巡检，异常告警 3 分钟内触达，保障核心链路持续可用。

针对内部在线教学平台接口回归周期长、手工验证易出错的痛点，选用 Python 与 pytest-xdist 搭建并行执行框架，梳理业务链路落地 200+ 自动化用例，将全量回归耗时从 2 小时压缩至 20 分钟，效率提升约 83%。

为解决多租户场景下测试数据混乱的难题，设计基于 SQL 模板的测试数据工厂，通过动态参数绑定自动生成课程、学员及练习题等场景数据，环境准备时间缩短 70%，同时保障用例间数据隔离。

建立分模块、分优先级的标签化用例管理机制，支持“冒烟/全量/核心链路”一键执行与失败自动重试，配合每日构建将有效冒烟覆盖率提升至 95%，缺陷定位前置到分钟级。

设计结果自动比对与 SQL 断言规则，将回归报告中需人工排查的失败用例比例压降至 5% 以内；相关框架与脚本被平台内 2 个测试小组复用。

在互联网医疗 SaaS 预约挂号系统测试过程中，基于 Postman 手工接口验证经验，使用 Python 将高频业务接口转化为可复用自动化脚本，沉淀 30+ 条核心回归用例，日常验证时间减少约 40%。

针对放号高峰的并发挂号场景，设计 JMeter 并发测试方案，模拟 500 并发用户同时抢号，验证号源扣减、排班锁定等关键逻辑正确性，揪出重复挂号与号源超卖 2 个严重并发缺陷。

将自动化脚本纳入 Git 版本管理，集成至团队缺陷管理流程，通过自动化断言精准定位接口返回错误，累计提交有效缺陷 16 个，其中严重级别及以上 4 个。

梳理挂号业务流中患者身份校验、支付回调等幂等性敏感环节，构造异常参数与边界值用例，在 JMeter 中叠加持续并发负载，确保系统 15 分钟内零宕机、无数据不一致。