Apollo框架介绍：适用于酷家乐业务体系，多功能接口测试框架。

随着公司业务的快速扩大，对业务质量的要求也越来越高，原先的框架无法支撑起复杂的业务自动化，需要重新进行升级改造。

酷家乐是一家智能云设计平台，用户使用设计工具产出方案后，可以投稿至酷家乐平台，提升在设计领域的影响力。用户投稿的方案，经运营审核通过后，成为平台的优秀设计方案，目前已累计通过近万份优质内容。

目前优秀设计频道首页，PC端，首页流量衰减严重，到第二屏已经衰减至40%一下，不同维度的内容按楼层式设计，内容透出效率低；App端，只有方案列表呈现，缺少频道心智，没有很好的呈现精选内容。

在很长一段时间里，渲染中台测试或技术支持都无法快速定位问题，中台的研发一直处于辅助其他业务方去定位问题的困境中。由于没有合适的定位工具，研发在定位问题的时候需要反复繁琐的debug。

为了打破这种低效的境况，提高团队的战斗力。渲染中台团队一直在持续的进行渲染全链路定位平台的落地和定位流程的推进。

在日常工作中，身为设计师的我们时常有这样的情形：身兼多个业务，但大部分的业务都是小业务，业务方给的需求也是七零八碎的小需求居多。面对该情况设计师有时会觉得没有一点挑战，限制自己对美好设计，给用户创造美好生活的想法，总想要去搞个大新闻。

不妨回头看看小业务，自己真的对它了解了么？这里提供一种视角，小业务也可以做大视野的事。通过一个小业务的案例改版，讲述如何从小项目中出发。

曾经负责过一个基础模块支持：设计详情。它是设计师用酷家乐设计工具设计方案产出的载体。该模块在之前有过改版迭代，迭代对业务目标（留存活跃）的提升并不理想。那从哪里入手呢？

如何从不同的生命周期进行用研重点拆解？除市场上比较通用的生命周期拆解外，不少公司内部会有一套更加适配业务的体现生命周期的分层。

市场细分结果的反向运用，借助判定细分人群具有关键影响作用的变量，快速识别新老用户所属的细分群体类型，做针对性的产品或是行销招新或是留存策略。

线上客户问题排查，我们希望能重现问题过程，快速定位问题。但是实操过程需要反复和用户沟通，获取用户的账号，方案等数据，以及他的操作过程，我们再尝试重现，所以问题排查成本和沟通成本很高，能复现还好，有些还无法复现！这个时候，就特别想，要是能有多啦A梦的时光机多好, 通过时光机，回到用户问题发生前，现场查看用户的操作和数据，亲眼见证问题的整个过程以及数据，定位问题！

随着用户体验设计的发展，我们已经过了仅依赖需求和直觉就可以完成产品设计决策的阶段了。数据对用户体验设计师的价值可以总结为两点：1. 数据可以在「产品设计决策阶段」提供了更多元的参考意见；2. 数据可以在「产品设计复盘阶段」提供更客观的评价标准。

随着国际化业务的不断发展，给原有国际化架构下的业务稳定性带来了极大的挑战，故障频频发生，国际化基础架构结合业务做了自上而下的重构。登月计划项目由此而来，跨团队相互积极配合推动，尽管过程中存在各种问题和教训，顶着稳定性目标压力，登月计划仍然可以有序的推进完成。

本文主要阐述整个登月计划基建出海质量保障相关的方法沉淀、稳定性实践和基于故障的反思，希望能对未来不同基础设施出海提供一些参考和借鉴。

一、 专项背景随着酷家乐工具设计迭代，4.0与5.0这类多插件集成的复杂前端应用，如何获取服务间、插件间的数据，对问题排查尤为重要，这也是对单应用进行精准测试的前提。

在酷家乐设计工具迭代中，发生了若干个线上故障，最后排查后发现在弱网情况下触发。那么从测试的角度来说，需要额外关注的场景就远不止断网、网络故障等情况了。对于我们的设计工具来说，弱网下工具的前端显示效果，数据的稳定性，给出正确提示尤为重要。

本文将从定义问题-问卷设计-数据清洗与分析-报告撰写这四个基本步骤相对完整地阐述企业问卷调研，希望可以给大家提供一些研究方法上的思路。

2020H1正在对大数据引擎服务-浑天仪进行重构升级，这个项目主要的场景是：将业务方发送的json(dsl)翻译成sql，查询大数据各类存储引擎的数据，验证重点是：确保查询大数据存储数据接口的请求和返回的处理结果跟原来保持一致。

酷家乐测试团队 影响力小组：回顾那个从0到1的过程

一起认识酷家乐的错误码。

多语言检测工具实践