行業動態資訊整合 - 第三期

行業動態

• 全球首個 AI 程式設計師誕生

我偶爾會想，假如使用 AI 是未來人人都掌握的基本知識，我如果沒跟上，是不是就如同現在六七十歲的老人不會用手機一樣呢？

• 世界上第一位 AI 程式設計師 Devin 誕生，它掌握了全棧技能，能自主學習不熟悉的技術，端到端地構建和部署應用程式，自己改 bug，甚至還能訓練和微調自己的 AI 模型
• Devin 的能力：【使用 shell 和編輯器編寫 react “生命遊戲”】、【自行透過編寫測試找到程式碼庫錯誤，自行除錯並解決 bug】、【自行克隆程式碼庫理解 README 部署模型並訓練】、【勝任自由職業平臺 Upwork 上釋出的工作】……
• 整體來說，Devin 能使用人類完成任務常見的開發工具，包括 shell、程式碼編輯器、以及瀏覽器，高效解決問題

• 3 個令人驚豔的 GitHub 開源專案

AI 爆火後，開源專案也逐漸上道，基於 AI 迸發想象力

• MoneyPrinter：只需輸入一個影片主題，一鍵生成影片並完成配樂及字幕等，還可以一鍵自動上傳併發布到各影片平臺，獲取流量進而實現收益。正如其名，是一款印鈔機利器。其生成的影片在 Youtube 上有幾條獲得千級播放量
• OOTDiffusion：虛擬服裝試穿工具，這款工具可以根據不同性別和體型自動調整服裝的試穿效果，同時能保持服裝的一致性與人物體型進行貼合。相信不久，隨著技術的進步，虛擬試穿會越來越成熟，很快出現在各大電商平臺上，帶來更好的購物體驗。
• Reor：利用 AI，它能夠智慧地整理並歸類每一條筆記，自動關聯相似的筆記。同時透過聊天的方式，對筆記內容進行問答服務，支援語義搜尋，幫助你快速找到相關筆記。完全可以將其作為個人知識管理的工具。

• 短劇

  • 2024 年微短劇買量投流報告：消耗超 400 億
    • 微短劇，預計 2024 年規模超 500 億元，2027 年超 1000 億元，是近年最大的風口。
    • DataEye 預計，2023 年中國微短劇投流規模超 300 億元，2024 年超 400 億元，2027 年超 800 億元。從題材來看，預計 2024 年男頻投流規模 197 億，女頻 223 億。
    • 細分題材，情感、逆襲、戰神吸金又吸量，萌寶、古裝、玄幻嶄露頭角。
  • 網易、靈犀、益世界、凱撒試水！新打法出 短劇 + 遊戲 的可能性
    • 網易、靈犀素材植入短劇要素：去年底，《完蛋！美女》在玩家群體中掀起浪潮，藉著這波熱度，《率土之濱》在春節期間，邀請《完蛋！美女》的主演來製作成相關素材。
    • 益世界、凱撒定製短劇劇集：直接找承製方/工作室，定製一部短劇，既可以達到透過播放短劇來傳播遊戲的效果，也可以擷取短劇的一段或幾段混剪，製作成投流素材。

• 其他

  • 中央網辦宣佈集中整治 10 大問題：打擊違法資訊外鏈專項行動、整治自媒體無底線博流量專項行動、整治自媒體造熱點蹭熱點製造資訊陷阱、無底線吸粉引流牟利、網路直播領域虛假 和 低俗亂象整治專項行動、2024 年暑期未成年人網路環境整治專項行動等 10 項整治任務。
  • 8 款遊戲侵權被工信部點名：工信部通報了 31 款 APP 存在侵害使用者權益行為，其中包含 8 款遊戲 APP，主要如彈窗/開屏資訊視窗亂跳轉誤導使用者、資訊視窗未提供關閉或退出標識、超範圍收集個人資訊、App 強制/頻繁/過度索取許可權等問題。

測試技術

• 微信支付混沌工程實踐

和故障演練是同一個體系下的工作，能力視角是如何提供更好的故障注入能力，業務視角是如何使用能力設計業務場景來挖掘更多問題；文章是綜合了兩個視角去寫

• 基本環境上，多分割槽架構上獨立混沌分割槽，一方面保隔離上的安全性，另一方面保證驗證環境足夠真實
• 控制爆炸半徑，外部讀寫依賴上，“讀” 做流量控制控制，“寫” 新增特殊標記使得外部系統按需丟棄或特殊消費
• 實驗環境上，保證地域、園區、容器、二進位制、配置和線上儘量一致，以提供模擬度
• 要求從低到高：場景覆蓋率上，覆蓋核心鏈路 -> 覆蓋線上所有依賴服務介面；請求併發度上 1，平均或峰值 TPS -> 貼近線上各類場景的流量比例 & 貼近線上隨時間波動的流量曲線
• 考慮建設成本和確定性，人造流量 > 流量回放
• 人力、工具有限的條件下，為快速找到高價值風險：實驗物件從 高價值 往 低價值 覆蓋，從公共元件 (RPC 框架、佇列、儲存、快取等) -> 生命線業務 (收付結退) 的優先順序做實施；基於高可用原則拆解，根據歷史故障優先投入人力去開發故障注入能力
• 自動化執行 & 自動分析

測試基礎

• 如何高效溝通

  測試同學日常工作佔比極大的一部分，有效的溝通是高效的前提

• 一文聊聊我理解的技術 PM

  測試同學作為交付質量的把關者，往往也是需求交付的最後一環，優秀的風險識別與管理能力可以讓專案質量更高。這一篇文章雖然闡述的是技術 PM，但是內容完全可以平移借鑑