01 / 工程基础 持续维护
支付测试 API 与共享 SDK
在多个业务复用请求能力时,处理协议变化、旧调用兼容与重试条件。
参与 API 建设,主导商户资金测试 SDK 重构与兼容处理。
PythonAPISDK
PYTHON / TEST INFRASTRUCTURE / AI ENGINEERING
从测试基础设施,到可验证的 AI 工程。
记录 Python、测试基础设施与 AI 工程中的实践和思考。 这里介绍我实际参与的系统、做过的工程选择,以及仍在验证的想法。
工程实践与学习探索分层呈现,状态以项目详情为准。
01 / 工程实践
三条连续的工程主线:业务测试能力、通用执行工具、AI 测试交付。
在多个业务复用请求能力时,处理协议变化、旧调用兼容与重试条件。
参与 API 建设,主导商户资金测试 SDK 重构与兼容处理。
从方法发现到报告核对,处理并发测试中的失败、超时和结果缺失。
确定功能范围与运行方式,与 AI 协作实现并评审代码。
把分阶段 LLM 生成、人工审核和执行验证接入测试交付,关注生成内容能否成为有效用例。
在工作中搭建分阶段 LLM 用例生成流水线,结合 AI Agent 交付流程与人工审核门禁推进用例交付。
02 / 技术写作
关注机制、实现、失败边界与验证过程。
工具可以随时换,正在使用工具的插件怎么办?从一个视觉服务的例子,讲清 Cordis 的依赖、清理、共享和并发,以及 Python、Go 能否实现同样的机制。
用一个可运行的 Python 工程,逐步建立需求识别、规则审阅、测试剧本生成、骨架填充和结果验证流程,附完整 Prompt、Skill 和公司接入方法。
从多业务复用和存量子类兼容出发,解释请求与业务分层、调用契约,以及按返回码重试的适用边界。
从同一文件的共享 fixture 出发,比较方法级与文件级子进程,并解释发现隔离、检查点与父进程终止。
用公开库存工程重放正常与缺陷版本,建立夹具、报告判定和版本比较,并区分验收链路检查与模型生成质量。
希望了解项目背后的工程判断?