自动化持续集成已经是老生常谈的问题了，相信大家都不陌生，不管大厂小厂基本都有自己的一套架构和流程，我们对它有着美好的期待，理想中的它是这样的。

它能够带来测试效率的提升，减少大量重复的工作。 它能够高频的执行自动化，帮助我们快速发现并修复缺陷 它能够给我们带来信心，让我们自信的发布。

但是，我们在建设落地和业务发展的过程中，遇到各种各样的问题，导致实际结果和目标有所偏离。

无论是在网红还是在新型电商行业中，许多品牌强调的已经不是单一的产品功能价值，而是增加了强调在消费体验中为消费者带来的快乐、满足、归属感等等一些积极的情绪。这足以说明，无论是品牌、产品还是服务越来越注重为消费者提供情绪价值。

在工具型产品的设计中，模块化与定制化正逐渐成为两大核心趋势。这一趋势不仅推动了产品在多样化需求下的适应能力，也赋予了用户更多的选择和控制权。作为一名设计师，我们需要不断平衡多样功能与操作简洁之间的矛盾，让工具型产品既能满足专业用户的高阶需求，又能服务新手用户的基础任务。

本文将从交互设计师的视角出发，深入探讨模块化与定制化设计在工具型产品中的重要性、实际应用场景以及如何在设计中寻求平衡。

为了提升整体发布质量，公司于2022年启动了工具发布质量优化项目。经过一期和二期的改造优化，我们建立了统一的应用发布全生命周期管理平台，并提供丰富多样的发布能力。同时，我们还接入了多种自动化能力，建立了全面的质量卡点体系。

酷家乐的流量回放平台kurepeater是在jvm-sandbox-repeater基础上做的二次开发。为何选择它，感兴趣的可以看前文：流量回放框架jvm-sandbox-repeater的实践一。

kurepeater由repeater-console和repeater-agent组成。repeater-console用来对配置、录制回放操作、流量等进行管理，repeater-agent基于JVM-Sandbox用于在目标服务器上进行录制回放并将结果上报到repeater-console。虽然平台一直在迭代优化，但基本框架没有太大变化（见文章：流量回放框架jvm-sandbox-repeater的实践二）。这两年为了更好地落地我们做了很多的尝试，在此分享一下，给有需要的人做个参考，也欢迎有更好的建议。文章较长，大家可以根据标题挑着看。

一套完整的施工图纸不仅包括软装图，还有定制图、硬装图和水电图等多种类型，每种图纸都涉及不同的细节和视角。

本文聊聊下意识的行为在设计视角下用户习惯的养成和迁移。

工作中大家经常需要进行对比测试来确保新旧版本之间数据或返回结果的一致性，减少潜在问题的发生。例如，在我们小组使用通过内部 CapPlan 工具（基于 Goreplay实现） 或流量回放工具（基于jvm-sandbox-repeater实现）来录制流量，并使用 Python 代码在本地执行和比对。当比对结果出现差异时，需要提供一个直观的方式，让开发人员能够迅速识别问题，从而做出相应调整。

本文探讨了企业级SaaS工作台的设计挑战和解决方案。

如果你要设计快捷键，可以参考本文快捷设计的思考流程与指南。

最近人工智能（AI）非常热门，许多内部系统都希望能够利用GPT实现一些基础知识的问答和分析功能。

利用RAG模型，将知识录入到知识库中，然后根据问题的相似度检索出最相似的答案，是目前一个比较流行的方案。

测试用例的编写是测试人员的一项基本技能，传统的测试用例编写方法通常会耗费测试人员大量的时间和精力。借助AI技术自动生成初步的测试用例，随后由测试人员进行审核和优化，可以显著缩短用例的准备时间，从而提高测试工作的效率。

随着互联网行业的发展，降本增效成为集体共识，而鼎盛时期的不同职能细分也被逐渐抹平。

对各公司的UED而言，UI/UE设计师的合并也是顺其自然的选择。我们早两年便就此进行改革，从业务出发去打通了UI/UE设计师的职能边界，并通过“设计系统”、“设计白皮书”、“设计流程指南”等的建立，去保障设计质量的下限。

但随之而来的是我们发现，对部分UE转UX的设计师而言，独立完成UI界面仍具有一定门槛。这背后的原因或有许多：能力有限、缺乏指导、没有动力等。

所以我们在团队内部进行了UI提升课程的推广，以帮助UE设计师更优雅地完成职业角色的转型。

成熟测试团队会产出大量自动化代码，因测试人员的经验和习惯原因，代码质量可能参差不齐，通常需要依靠专家code review(CR)来确保产出的测试代码质量，借助大模型进行CR已经成为一种趋势，可以提高CR效率和有效性。

酷家乐工单系统，是由酷家乐测试架构组自建完成，是酷家乐线上问题处理、跟踪和分析的平台。

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