AI智能总结
讲师简介 •腾讯公司高级专项测试工程师,微信团队游戏业务测试负责人•武汉大学计算机专业本硕,历任腾讯多款头部产品质量技术负责人,微信公开课讲师•为腾讯自研搜索引擎、台风分布式存储系统、微信客户端、微信游戏、微信小游戏、视频号游戏直播、游戏短视频等项目提供自动化技术和质量保障方案•主导项目在ICSE/ECSE/FSE等计算机和软工领域A类会议上发表论文3篇,专利10+项 业务背景产品发展历程 业务背景技术复杂性 2023年微信小游戏开发者大会公开数据 技术目标 平台框架 核心实践 核心实践 理解场景 •准确解析游戏界面•适用不同引擎/不同品类 决策操作 •智能、通用的决策机制•高效多场景触达 核心实践 智能探索测试能力:场景理解 核心实践 核心实践 智能探索测试能力:场景理解 核心实践 核心实践研发工具链 测试阶段:集成测试 研发阶段:本地调试 •小游戏云测试服务 核心实践 实践效果 能力+环境:覆盖多类环境问题 实践效果 能力+环境+工具+标准:促进生态良性发展 获得开发者普遍好评;获得引擎厂商的公开引用;成为受到行业广泛认可的质量参考规范 思考展望 更多规划能力 与LLM深度结合,在内容理解和探索决策上有进一步增强更智能化的性能分析、故障检测能力针对垂直品类的细分策略 更多思考方向 质量保障没有单一化、经验化、标准化的手段为开发者赋能,共建生态,合作共赢自动化测试的智能化演进是未来主流趋势 微 信 官 方 公 众 号 : 壹 佰 案 例关 注 查 看 更 多 年 度 实 践 案 例