大家好，我是陈哥。FDE是近两年硅谷扩招速度最快的岗位。OpenAI、Anthropic、GoogleCloud、Palantir都在疯狂扩招，岗位增速一年翻了7倍，应届、资深岗薪资全面领跑传统研发岗。前几天，我还和厉老师辩论呢，他说FDE就是换了个马甲，有这个功夫不如培训自己更了解业务的团队成员。我认为FDE不能简单等同于驻场开发。大厂不是傻子，如果只是单纯驻场调试，是配不上这样的高
大家好，我是陈哥。最近两年，技术圈都挺焦虑，尤其是AI写代码的能力越来越强了。网上随处可见“AI五分钟写完一个项目”“初级程序员即将失业”“零基础靠AI秒变开发大神”的话题。事实上，写代码只是软件开发里最基础的一环。我不屑于给大家制造恐慌，但如果你只会用AI写代码，迟早会被淘汰，这是毋庸置疑的。想要改变这个局面，程序员到底该干什么？你得学会如何和AI一起造软件，这才能在AI时代站稳脚跟。
直接答案：App上线前设计机型覆盖矩阵，不应从“列出尽可能多的手机”开始，而应先把真实用户分布、系统版本、品牌定制系统、屏幕形态、硬件性能和历史缺陷转化为风险权重，再按“核心机型必测、主流组合抽测、长尾风险补测”分层执行。预算有限时，优先覆盖高活跃用户环境、关键业务链路和高风险设备组合，而不是平均分配测试资源。五步设计法：从活跃设备、系统版本和线上缺陷数据建立候选设备池；按系统、品牌、性能
App发版前必须做哪些兼容性测试？快速回答：App发版前通常需要重点检查8类兼容性风险：操作系统与API、机型与硬件、屏幕与设备形态、安装升级与卸载、权限与系统行为、网络与外部中断、性能与稳定性、核心业务与第三方能力。具体范围应结合产品支持边界和版本改动确定，并将安装启动、核心链路、严重缺陷和性能基线纳入发版门禁。App兼容性测试是验证同一版本应用在不同操作系统、手机品牌、硬件配
如果失败集中在某个Android版本、芯片架构或手机品牌，通常不是随机故障，而是安装条件与设备环境不匹配。一先确定失败边界排查前先回答4个问题：是首次安装失败，还是覆盖升级失败？安装包来自应用商店、网页下载、企业分发，还是ADB？失败设备是否集中在特定Android版本、品牌、机型或CPU架构？同一设备卸载旧版后，能否重新安装？这4个问题可以快速缩小范围。仅覆盖升级
大家好，我是陈哥。 有个读者朋友给我留言，问了一个问题： 我们是一个初创团队，产品还不是特别稳定，这种情况有必要开始自动化测试吗？ 很多人都有一个误区，认为只有大公司才能搭建自动化测试。初创团队的首要目标是快速把产品推向市场，先活下去才是第一位，自动化测试可以等到后期业务稳定之后再考虑。 其实，初创团队是需要自动化测试的，甚至应该在项目早期就把自动化测试纳入研发流程设计当中。 一、初创团队常
大家好，我是陈哥。最近AI圈又有了新变化，MCP口碑开始发生反转。包括PerplexityCTO、YCombinator核心团队在内的一众行业大佬，都公开表态要放弃MCP，优先采用CLI+API的轻量化方案开发Agent。为什么大家从使用MCP转向使用CLI？两种方案到底适合什么场景？普通开发者该怎么选？本篇文章过长，建议大家收藏后观看。一、MCP和CLI是什么？我的读者朋友基本上都是
大家好，我是陈哥。当下大模型赋能开发已经是行业常态，程序员产出代码的速度肉眼可见变化。但是有些程序员会把AI产出的代码复制出来，简单扫一眼就提交PR，这在我看来属于严重的工作失职。之前我在《AICoding时代仍要以人为本》中写道，一套系统后续长久的迭代与维护，最终还是要依靠程序员把控。在AI普及的今天，程序员的职责不只是埋头写代码，更重要的是交付能正常运行的代码。一、怎么证实你的
随着基础模型能力的不断突破和AIAgent框架的日益成熟，构建智能体的技术门槛已大幅降低。当AI试图迈入真实终端这一“物理世界”时，如何让这些智能体在生产环境中稳定、安全、可靠地运行，成为企业和开发者面临的新课题。为此，优测全新推出UBox智能体真机平台，基于MCP协议、CLI接口和Skill能力，将海量真实终端设备转化为Agent的原生技能，为智能体应用创新解锁无限的
大家好，我是陈哥。我最近在看《四千周》这本书，想先跟大家分享一段话：随着社会加速发展，情况发生了变化。更多情况是，耐心变成了一种有形的能力。在急于求成的社会里，能够抵挡急于求成的冲动，让事情慢慢来。这样才能把握世界，做有意义的工作，并从工作本身获得满足，而不是把所有的成就感推迟到未来。我之所以看到这里有感慨，是因为前几天我突然意识到自己越来越没耐心。现在大家都在用AI写代码，我的工作效
