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50%
回覆率
- 軟體開發類
- AI 自動化流程
- AI 內容代寫
- 生成式 AI
- AI 聊天機器人
- +4
全端工程師,擅長 Vue.js / TypeScript / Node.js,有 AI 應用整合與資料視覺化經驗。 可接範圍:網站開發(前後台)、AI 工具建置、資料視覺化、系統安裝設定 作品: - DocuMap — AI 知識圖譜工具(documap.vercel.app) - 物理知識庫 — AI 問答系統(physics-kb.fly.dev) - GitHub:github.com/echoedinvoker
作品(1)
9 支 E2E 測試對應 9 張需求票
接手一個已經上線的後台系統,當時沒有任何自動化測試。每次改動都只能靠人工重點一輪,沒有人回答得出「這次有沒有弄壞別的地方」。 我從零建立 Playwright E2E 測試,最後交出 9 支測試檔,一支對應一張需求票(SCRUM-580 / 581 / 587 / 592 / 647 / 649 / 653 / 655 / 657)。 做法三步: 一、先讀票,把每張票的驗收條件抄成一句白話的「應該看到什麼」。 二、把那句話寫成可執行的斷言,不是「頁面有載入」這種永遠會過的檢查。 三、每支寫完人工複驗一次。測試自己會說謊——一個永遠是綠燈的假斷言比沒有測試更危險,因為它讓人以為驗過了。 重點不是「有測試」,是「測試對得上需求」。測試檔跟需求票一對一,任何人打開資料夾都能回答:這張票到底驗過沒有。沒有對應檔案的票,就是沒驗。 技術:Playwright / TypeScript / Vue 3 生產環境 附註:這是受僱期間的專案,程式碼屬於客戶,不能公開。所以這裡只寫得出具體的檔案數與票號,不做無法查證的宣稱。
- 軟體測試
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專案執行
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