知鸦日报2025-09-27

腾讯广告测试团队利用AIGC技术，在需求评估与开发阶段自动生成标准化手工测试用例，提升效率与质量。通过Prompt提示词工程与RAG技术，结合业务知识库，优化用例生成流程，引入需求理解、用例生成与回馈优化三阶段闭环体系，显著提高用例采纳率。团队还探索了AI驱动的Prompt自动优化，逐步构建自进化系统，提升测试智能化水平。

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游戏测试问题复盘是提升质量的关键，不能止步于解决表面问题。通过系统化收集、分类和分析问题，深挖根源，制定可落地的改进措施，形成闭环。复盘能降低质量风险、提升效率、强化玩家体验意识。建议使用鱼骨图、5Why法等工具，建立标准化流程，避免同类问题反复发生。复盘不仅是技术活，更是一种持续优化的思维习惯。

本文探讨了基于SVD的协同过滤算法的实现与评估。通过初始化模型参数、训练迭代、预测评分等步骤，展示了算法的核心流程。值得注意的是，RMSE下降并不一定意味着top N推荐效果提升，推荐系统的多样性、新颖度等同样重要。理解算法原理，结合实际业务需求，才能更好地优化推荐效果。

本文介绍了基于物品的协同过滤算法的实现过程，涵盖了日志模块、数据加载、相似度计算、推荐算法和评估指标等核心步骤。通过小数据集快速调试，优化了相似度计算和评分预测的逻辑，探讨了共现、LiRa及自定义相似度函数的性能差异。实战中，建议关注co-rated数量对相似度的影响及评分预测的多样性，提升推荐系统的准确性和覆盖率。

AI Native团队通过深度嵌入AI技术，显著提升研发效率。核心策略包括默认AI承担所有研发任务，使用Claude Code等工具，以及减少人际对齐。团队强调人才需成为AI的Context Provider和Fast Learner，按结果分工而非流程分工。未来组织形态可能是少量核心合伙人加大量灵活合同工，以适应AI时代的高效需求。