当前社会下,软件测试工程师如何提高竞争力应对变局?

本文提供了19条关于如何提高软件测试工程师技能的建议,包括理解用户需求,多读Bug报告,学习代码,有效沟通,参与设计过程,自动化测试选择,以及持续学习和自我反省等。这些策略旨在帮助测试人员适应变化,提高工作效率和软件质量。

当前社会大家压力都很大,但唯独不变的,笔者还是认为大家要提高自己的技能能力,提高自己,以不变应万变!!软件测试在工作中可以从如下方面提高自己:

1. 想客户之所想

在测试的过程中时刻想着用户。培养自己对用户需求的共鸣。和用户沟通并且观察他们怎们样使用你的软件。

2. 多读Bug

如果你和一个团队的软件测试工程师一起工作,那么请阅读 他们每天发的Bug, 特别是那些针对你的测试部分的Bug 。你可以从别人如何找到Bug中学到很多东西。

3. 多读代码

找到你测试的那部分功能的代码。虽然写代码并不是你的事,但是读那些代码常常会帮助你找到潜在的边际情况和软件缺陷。

4. 为你发现的Bug而骄傲

促成一个软件Bug的修复是从写好Bug标题和描述开始的。我每次发完一个Bug都会把这个Bug重读一遍以确保它是合理的并提供恰倒好处的细节。如果一些重要的Bug 没有被纠正,要追根究底,确保决定和利弊权衡是正确的。

5. 参加软件功能的设计

在软代码编写之前,在仍有可能有大的设计变更的时候,积极参加软件的计划阶段,这会帮助你了解正被考虑的折衷和权衡。

6. 设计你的测试

无论是寻找边界值,运用组合技术,画图表,或创建测试模型,把你的想法放进你的测试设计中总是有用的。在试探性测试的时候,有意识地去交替你的测试计划和产品学习。

7. 掌握你测试的功能

不管你测试的是哪一块功能,你应该了解它的设计,它的局限性,别人发现的Bug,代码的变动,以及它和其它功能间的交互关系。

8. 和别人合作测试你负责的部分

和有不同专长的人一起测试你的功能模块,一起讨论测试的点子并且征询他们的反馈意见。

9. 学习你测试的软件

即使你只是测试一个软件中的很小一部分,成为其它新功能和整个软件的专家都会帮助你成为一个更好的测试工程师。

10. 培养和开发人员的良好关系

测试工作有时候是对抗性的,以致很容易使有些与你共事的人在做决定时忽略你的意见。与修复Bug的开发人员建立坚实的关系对了解最新进展和促成Bug的修复会有裨益。

11. 扩大你的领域和人际网络

成功的人都有一个的坚实可信的交际圈。他们可以从中得到他们需要的专业知识和建议。不断在你的公司内部和外部结交新朋友并发展专业领域的联系。

12. 寻找良师或榜样

我和许多出色的测试工程师一起工作过,并且从他们那里学到了很多东西。为了提高你的测试技能,你应该寻找“顾问”与他们见面或者榜样向他们效仿。

13. 保持自省

测试工程师善于发现软件的缺陷。如果把这种敏锐运用到自己身上,我们一定能更有效的发现自身的不足之处。

14. 管理你的时间

我们的时间很容易被大块的工作和不断的会议所占据,导致我们没有时间去学习,去深挖更多的Bug,甚至没有时间保持健康的生活状态。为了避免透支,你需要学习如何管理你的时间。

15. 明智地选择测试自动化

自动化测试可能缺乏熟练测试人员的那种“余光视力”。不正确的自动化有时会变成一推庞大而难以维护的代码,并且对衡量软件质量没有什么实际意思。但是精心设计的自动化测试有助于及早发现软件缺陷。

16. 提高你的编程能力

我遇到过一些很有天赋的测试人员,他们倾向于不去写代码。这有一定道理。就像电影评论家在变得挑剔而富有陈见后不会去考虑电影观众的喜恶一样,在我充当编程员的角色时,我想的就不再和用户一样了。但是编程还是一项有价值的技能,他能帮助你更好地阅读代码,理解产品的内在,同时帮助你写一些小工具使得平淡反复的工作变得简单。

17. 参加Bug的审阅 (Triage)

在产品发布前的最后一些日子里,Bug审阅组开会决定哪一些Bug应该修复,哪一些应该留到以后的版本去修复。如果你通常不在这个会议的邀请名单中,那么去主动要求参加。你会看到在测试员信誉,用户影响和已知风险等因素间做出折衷决定的过程。这将会是一种非常有趣的经历。

18. 不断学习

不管是“软技能”,比如公开演讲, 或者编程语言,亦或新的测试技术,成功的测试工程师总是会从繁忙中抽出时间来坚持学习。

19. 爱你所做的事,并把它做好

如果你不能承担放弃当前工作的代价,那么就学着去热爱它。测试人员有时会变得嫉世愤俗,尤其是在困难的发布周期中。享受工作并且不满足于仅仅完成计划内目标的人才会成为优秀的测试工程师。

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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