From 4f5334d0356be38c017d36015bbb543ca5be784d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Wzw <3257534544@qq.com> Date: Sun, 30 Nov 2025 17:16:55 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E7=8E=8B=E7=A5=96=E6=97=BA=E7=AC=AC=E5=8D=81?= =?UTF-8?q?=E5=91=A8=E6=80=BB=E7=BB=93=E7=AC=AC=E5=8D=81=E4=B8=80=E5=91=A8?= =?UTF-8?q?=E8=AE=A1=E5=88=92?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../members/wangzuwang-weekly-summary-10.md | 183 ++++++++++++++ .../members/wangzuwang-weekly-plan-11.md | 228 ++++++++++++++++++ 2 files changed, 411 insertions(+) create mode 100644 doc/process/weekly/week-10/members/wangzuwang-weekly-summary-10.md create mode 100644 doc/process/weekly/week-11/members/wangzuwang-weekly-plan-11.md diff --git a/doc/process/weekly/week-10/members/wangzuwang-weekly-summary-10.md b/doc/process/weekly/week-10/members/wangzuwang-weekly-summary-10.md new file mode 100644 index 0000000..bf63297 --- /dev/null +++ b/doc/process/weekly/week-10/members/wangzuwang-weekly-summary-10.md @@ -0,0 +1,183 @@ +# 王祖旺第10周学习总结 + +## 本周完成情况概览 + +### 已完成内容 + +#### 1. HDFS高级数据管理功能学习 +- **数据平衡原理研究**：深入学习了HDFS数据平衡算法和工作机制 +- **快照功能掌握**：理解了HDFS快照的创建、管理和恢复流程 +- **fsck命令学习**：掌握了fsck命令的详细使用方法，用于数据一致性检查 +- **产出成果**：完成了HDFS高级功能学习笔记和实践文档 + +#### 2. MapReduce编程实践 +- **编程模型深入理解**：进一步掌握了MapReduce编程模型的核心概念 +- **实际编程实践**：完成了自定义MapReduce程序的编写和测试 +- **源码和文档产出**：产出了完整的程序源代码和相关技术文档 +- **性能优化理论学习**：学习了MapReduce性能优化的相关理论知识 + +#### 3. 自动化测试体系完善 +- **测试代码性能优化**：学习了测试代码性能优化的技巧和方法 +- **测试数据管理规范**：产出了完整的测试数据管理规范文档 +- **测试流程优化**：对现有测试流程进行了梳理和优化 + +#### 4. AI Agent测试技术探索（新增） +- **AI技术关系研究**：深入了解了AI、AI Agent和MCP三者的关系 +- **AI Agent测试方案**：针对AI Agent构建后的测试方式进行了研究 +- **测试方案产出**：制定了初步的AI Agent测试方案文档 + +### 调整与未完成内容 + +#### 计划调整部分 +- **周四任务调整**：原计划的测试工程方法论学习调整为AI Agent相关技术研究 +- **学习重点扩展**：在保持原计划核心内容的基础上，增加了AI测试技术的学习 + +#### 未完成内容 +- **数据块损坏修复实践**：模拟数据块损坏并验证修复的实践环节未执行 +- **MapReduce性能优化实验**：性能优化的具体实验和效果验证尚未开展 +- **持续集成流程实践**：持续集成流程的具体实施和测试未完成 + +## 学习效果评估 + +### 整体完成度：75% +**核心目标基本达成，新增AI技术探索拓展了学习广度** + +### 各领域进展评估 + +#### HDFS高级数据管理 +- **掌握程度**：理论基础扎实，实践环节部分完成 +- **具体表现**：掌握了数据平衡和快照管理的核心原理，fsck命令使用熟练 +- **待加强**：数据恢复和容错处理的实践经验 + +#### MapReduce编程开发 +- **掌握程度**：编程能力提升明显，性能优化待实践 +- **具体表现**：能够独立开发自定义MapReduce程序，代码质量良好 +- **待加强**：性能调优参数的实际效果验证 + +#### 自动化测试体系 +- **掌握程度**：理论规范完善，实践验证待深入 +- **具体表现**：建立了测试数据管理规范，优化了测试代码结构 +- **待加强**：持续集成流程的完整实施 + +#### AI Agent测试技术（新增） +- **掌握程度**：概念理解清晰，测试方案初步形成 +- **具体表现**：理清了AI技术栈关系，制定了基础测试方案 +- **待加强**：具体测试案例的实施和验证 + +## 问题分析与反思 + +### 主要成果与进展 + +#### 技术广度拓展 +- 成功将学习范围从Hadoop生态扩展到AI测试领域 +- 建立了大数据与AI技术结合的测试视角 +- 为后续的技术发展奠定了更广泛的基础 + +#### 实践能力提升 +- 在MapReduce编程方面取得了实质性进展 +- 测试文档和规范的编写能力明显提升 +- 能够根据实际需求调整学习计划，展现灵活性 + +#### 技术理解深化 +- 对分布式系统原理有了更深入的理解 +- 开始形成系统化的测试思维模式 +- 在技术方案设计方面表现出更好的系统性 + +### 存在不足与改进方向 + +#### 实践深度有待加强 +- 部分实践环节因时间安排未能深入进行 +- 性能优化和故障恢复等高级功能实践不足 +- 需要加强理论与实践的结合度 + +#### 时间管理优化 +- 新增学习内容对原计划执行造成一定影响 +- 需要更好地平衡计划执行与灵活调整的关系 +- 重要实践环节的时间保障需要加强 + +#### 知识体系整合 +- 新增的AI测试知识与原有Hadoop测试体系的整合不够 +- 需要建立更统一的技术理解和测试方法论 +- 跨领域技术的融合应用能力有待提升 + +## 后续学习建议 + +### 重点补强方向 +1. **实践环节补全** + - 完成数据块损坏修复的实践验证 + - 开展MapReduce性能优化实验 + - 实施持续集成流程的搭建和测试 + +2. **技术融合深化** + - 探索Hadoop与AI技术的结合测试场景 + - 建立统一的测试框架和方法论 + - 开发跨技术的集成测试方案 + +3. **知识体系完善** + - 整合分布式系统与AI系统的测试知识 + - 建立完整的大数据AI测试体系 + - 制定标准化的测试流程和规范 + +### 学习方法优化 +1. **优先级管理** + - 明确核心技能与扩展知识的学习优先级 + - 建立弹性学习计划，适应技术需求变化 + - 平衡技术广度与深度的关系 + +2. **实践导向** + - 加强动手实践环节的时间投入 + - 建立实验记录和问题总结机制 + - 注重技术方案的可行性和效果验证 + +3. **持续学习** + - 保持对新技术的敏感度和学习热情 + - 建立技术趋势跟踪和学习机制 + - 积极参与技术讨论和实践分享 + +## 经验总结 + +### 成功经验 +1. **灵活调整能力** + - 能够根据团队需求及时调整学习重点 + - 在保持核心目标的同时拓展技术视野 + - 展现了良好的学习适应能力 + +2. **技术敏锐度** + - 对新兴技术（AI Agent）保持高度关注 + - 能够快速理解新技术概念和关系 + - 具备将新技术融入现有知识体系的能力 + +3. **文档化习惯** + - 坚持学习成果的文档化和规范化 + - 建立了个人技术知识库 + - 为团队知识共享奠定了基础 + +### 改进方向 +1. **计划执行力度** + - 加强重要实践环节的执行和完成 + - 建立更严格的时间管理和进度控制 + - 提高学习计划的执行完成率 + +2. **深度广度平衡** + - 在拓展技术广度的同时保证核心技能的深度 + - 建立更科学的学习路径规划 + - 避免因范围扩展影响关键技能掌握 + +3. **成果验证机制** + - 加强学习成果的实践验证环节 + - 建立更完善的效果评估体系 + - 确保学以致用，理论联系实际 + +## 总体评价 + +本周在技术学习的广度和深度上都取得了显著进展，不仅按计划推进了Hadoop相关技术的学习，还成功拓展到AI测试这一新兴领域。虽然在部分实践环节的完成度上有所不足，但展现了良好的学习适应能力和技术敏锐度。 + +**最大的收获**：成功将学习范围从传统大数据技术扩展到AI测试领域，建立了更全面的技术视野。 + +**最重要的认识**：在技术快速发展的背景下，保持学习灵活性和技术敏锐度同样重要。 + +期待在后续学习中，能够更好地平衡技术广度与深度的关系，完善实践环节，建立更加系统化的测试技术体系。 + +--- +**总结人**：王祖旺 +**总结时间**：第10周末 \ No newline at end of file diff --git a/doc/process/weekly/week-11/members/wangzuwang-weekly-plan-11.md b/doc/process/weekly/week-11/members/wangzuwang-weekly-plan-11.md new file mode 100644 index 0000000..0ceb5ef --- /dev/null +++ b/doc/process/weekly/week-11/members/wangzuwang-weekly-plan-11.md @@ -0,0 +1,228 @@ +# 王祖旺第11周个人学习计划 + +## 本周核心目标 +- 【高优先级】掌握大模型API集成测试方法与验证策略 +- 【高优先级】学习MCP工具链测试方案，确保查改删加操作可靠性 +- 【中优先级】设计端到端故障检测流程测试，验证系统整体可靠性 +- 【中优先级】建立AI组件测试体系，为项目交付提供质量保障 + +## 每日计划分解 + +### 周一：大模型API集成测试基础 +**时间**：19:00-22:00 + +#### 任务1：大模型API测试特性分析（1.5小时） +**学习内容**： +- 研究大模型API的测试挑战（非确定性输出、延迟、限流等） +- 学习Prompt测试方法论，验证提示词有效性 +- 分析不同故障场景下大模型应有的诊断逻辑 + +**实践方法**： +1. 设计Prompt测试用例，验证不同表述对诊断结果的影响 +2. 测试API超时、限流等异常情况的处理机制 +3. 建立大模型响应质量的评估标准 + +**产出**：大模型API测试指南 + +#### 任务2：故障诊断准确性测试方案（1小时） +**实践方法**： +1. 构建测试数据集：收集真实的Hadoop故障日志样本 +2. 设计测试场景：覆盖磁盘满、节点宕机、网络分区等典型故障 +3. 制定评估指标：诊断准确率、响应时间、修复建议可用性 +4. 建立回归测试集，确保模型更新不影响现有功能 + +**产出**：故障诊断准确性测试方案 + +#### 任务3：测试环境配置（0.5小时） +**实践方法**： +1. 配置测试用的大模型API访问权限 +2. 准备测试数据隔离方案，避免污染训练数据 +3. 设置测试速率限制，控制测试成本 + +**产出**：测试环境配置文档 + +--- + +### 周二：MCP工具链测试深度实践 +**时间**：19:00-22:00 + +#### 任务1：MCP操作可靠性测试（1.5小时） +**学习内容**： +- 研究MCP协议规范，理解工具调用机制 +- 学习工具执行的安全性和权限控制 +- 分析工具调用失败的回退机制 + +**实践方法**： +1. 测试查询操作：验证集群状态获取的准确性 +2. 测试修改操作：验证配置更新、服务重启的安全性 +3. 测试删除操作：验证数据清理的风险控制 +4. 测试添加操作：验证节点扩容、服务部署的正确性 + +**产出**：MCP工具链测试用例集 + +#### 任务2：工具执行安全测试（1小时） +**实践方法**： +1. 设计危险操作识别测试（如rm -rf /等） +2. 验证权限分级机制：低风险自动执行，高风险人工确认 +3. 测试操作回滚能力，确保失败后可恢复 +4. 建立操作审计日志验证方案 + +**产出**：安全测试报告 + +#### 任务3：性能与并发测试（0.5小时） +**实践方法**： +1. 测试工具调用的响应时间基准 +2. 验证并发工具执行的稳定性 +3. 测试长时间运行的资源消耗 +4. 建立性能监控指标 + +**产出**：性能测试分析报告 + +--- + +### 周三：端到端故障处理流程测试 +**时间**：19:00-22:00 + +#### 任务1：完整故障处理链路验证（1.5小时） +**测试场景设计**： +1. 故障注入 → 日志采集 → 大模型诊断 → MCP修复 → 结果验证 +2. 测试正常流程的完整性和正确性 +3. 验证各环节的数据传递和状态同步 + +**实践方法**： +1. 设计端到端测试场景，覆盖主要故障类型 +2. 建立测试数据生成和清理机制 +3. 验证跨组件的数据一致性和状态同步 +4. 测试流程中断的恢复机制 + +**产出**：端到端测试方案 + +#### 任务2：异常流程处理测试（1小时） +**测试场景**： +1. 大模型服务不可用时的降级策略 +2. MCP工具执行失败的重试和回退 +3. 网络分区下的系统行为 +4. 数据不一致的检测和修复 + +**实践方法**： +1. 模拟各种异常情况，验证系统容错能力 +2. 测试故障恢复时间和数据一致性 +3. 验证告警机制的有效性 + +**产出**：异常处理测试报告 + +#### 任务3：性能与负载测试（0.5小时） +**实践方法**： +1. 测试系统在并发故障场景下的处理能力 +2. 验证资源使用效率，避免内存泄漏等问题 +3. 建立性能基线，为容量规划提供依据 +4. 测试长时间运行的稳定性 + +**产出**：性能基准测试报告 + +--- + +### 周四：AI组件专项测试 +**时间**：19:00-22:00 + +#### 任务1：智能体决策逻辑测试（1.5小时） +**测试重点**： +1. 验证智能体在不同故障场景下的决策合理性 +2. 测试决策一致性和可解释性 +3. 验证风险控制逻辑的有效性 + +**实践方法**： +1. 设计决策测试矩阵，覆盖各种边界条件 +2. 测试决策优先级和冲突解决机制 +3. 验证决策日志的完整性和可追溯性 +4. 建立决策质量评估体系 + +**产出**：智能体决策测试方案 + +#### 任务2：模型更新与版本管理测试（1小时） +**测试内容**： +1. 模型版本切换的平滑性测试 +2. A/B测试框架的验证 +3. 模型性能回归测试 +4. 版本回退机制测试 + +**实践方法**： +1. 设计模型版本管理测试流程 +2. 验证版本切换对业务的影响 +3. 测试配置管理的正确性 +4. 建立版本发布检查清单 + +**产出**：模型版本测试规范 + +#### 任务3：数据隐私与安全测试（0.5小时） +**实践方法**： +1. 验证敏感数据（日志、配置）的安全处理 +2. 测试API调用的认证和授权机制 +3. 检查数据传输和存储的加密措施 +4. 验证安全合规性要求 + +**产出**：安全合规测试报告 + +--- + +### 周五：测试体系完善与知识沉淀 +**时间**：19:00-22:00 + +#### 任务1：测试框架与自动化（1.5小时） +**实践方法**： +1. 完善自动化测试脚本，覆盖新增的AI组件 +2. 建立测试数据管理策略，支持复杂场景测试 +3. 配置持续集成流水线，加入AI组件测试环节 +4. 优化测试报告生成，增加AI相关质量指标 + +**产出**：增强的自动化测试框架 + +#### 任务2：测试策略与质量门禁（1小时） +**实践方法**： +1. 制定AI组件的质量验收标准 +2. 建立测试覆盖率要求，确保关键场景全覆盖 +3. 设计质量门禁，阻止不符合标准的版本发布 +4. 制定上线前的验证检查清单 + +**产出**：质量门禁标准文档 + +#### 任务3：知识沉淀与总结（0.5小时） +**实践方法**： +1. 整理AI系统测试的最佳实践 +2. 总结测试过程中的经验教训 +3. 建立团队知识共享机制 +4. 制定下一阶段的测试规划 + +**产出**：AI系统测试知识库 + +## 学习重点与策略 + +### 测试思维转变 +- 从确定性测试向概率性测试转变，适应AI系统特性 +- 注重系统的整体行为而非单个组件的正确性 +- 建立基于数据驱动的测试决策机制 + +### 风险导向测试 +- 识别AI集成的关键风险点，优先测试高风险区域 +- 建立故障影响分析，指导测试资源分配 +- 注重安全性和可靠性的验证 + +### 实践与理论结合 +- 通过实际测试案例深化对AI系统的理解 +- 建立测试度量体系，量化测试效果 +- 注重可重复性和可维护性的测试设计 + +## 预期产出物 +1. 大模型API集成测试完整方案 +2. MCP工具链可靠性测试报告 +3. 端到端故障处理测试用例集 +4. AI组件专项测试规范 +5. 增强的自动化测试框架 +6. AI系统测试知识库 + +## 成功标准 +- ✅ 建立完整的大模型API测试方案，覆盖功能、性能、安全 +- ✅ 验证MCP工具链的可靠性和安全性 +- ✅ 完成端到端故障处理流程测试，确保系统整体可靠性 +- ✅ 形成AI组件测试体系，为项目交付提供质量保障 +- ✅ 积累AI系统测试经验，提升测试专业技能 \ No newline at end of file -- 2.34.1