自由职业又一年
前言
清明节之前, 干了快两年的意大利项目裁掉了所有非意大利团队. 恰逢我从上一家公司离职两年整.
好久没写blog, 现在似乎博客类的网站被AI冲击得非常厉害. 需要写一些文档类的东西, 资料喂给AI很快就出来, 格式还好看. 需要查阅一些东西, 也是无需自己检索了.
但我还是喜欢手搓文字, 写东西就是和自己对话.
项目干久了确实就慢慢没什么危机感了. 被我视为最需要加强的核心竞争力--英语口语, 已经好久没主动捡起来练习了. AI编程近一年的发展可谓再次有了质变, 很多人对它的判断已从助力但不十分可靠的助手变为很多方面的可全面替代.
充充电, 继续上路.
近一年回顾
这一年除了日常维护和开发我支付模块的前端代码, 得幸于我是中国团队唯一一个敢开口说英语的(说得咋样不管, 反正我说了), 干了很多综合性技术工作, 对职业成长很有帮助.
邮件服务商迁移
在上线初期, 项目还是沿用google的邮件服务. 后来启用多封定时促销邮件, 额度就不够用了.
后端有人推荐sendGrid. 因为邮件的HTML模板全部是我在维护, 且需要对接多个后端集成, CTO就让我调研一下, 于是就有了下面的一篇文档且制定了一套开发流程.
前端自动化测试之playwright test
老板和CTO积极推进test, 调研了几个后前端选中了Playwright.
初衷是每个PR都要稳定过所有测试场景, 整个前端团队扑在上面快两月, 但很遗憾到最后前端也没完全实现, 最后我的感受就是:
- playWright test确实很强, 甚至可以给前端半小白拿去写抢票脚本.
- 局限性很明显, 需要覆盖的场景可拆, 最好2~5分钟的小业务单元的测试. 复杂的场景, 如依托于创建账号/创建产品/购买/查看等一系列操作全部跑完才能测的, 用这个简直是灾难. 很难有稳定的通过率, 哪怕playwright本身的设计已经考虑到网络波动, 页面延迟等等可能性. 但是各种很微小的不稳定加到一个长达30分钟的测试流程中时, 就是很大的不稳定.
如果以后再让我用, 我会建议
- 测试场景单一化, 如注册就测注册, 购买就测购买.
- 保留测试数据满足单一测试场景的快速覆盖, 比如购买, 我需要保留特定测试产品测购买, 而不需要从创建账号开始.
- 阶段性的跑多种单一化测试场景的大组合, 每周/每月跑一次.
Marketing团队技术支持
去年6月项目正式上线, 然后就开始投广告.
既然投广告, 就需要追踪和分析. CTO自己捣鼓了下Google Tag Manager发现还是需要前端处理特定情况的埋点, 然后就把我抽调到Marketing团队做支持了.
追踪广告
我们当时一起投放4个平台, Linkedin, Meta, X和Google Ads. 这4个平台的发布广告和追踪广告各不相同.
再加上集成工具Google Tag Manager和统一分析工具Google Analytic, 这么多新知识当时确实让我迷茫了一下.
后来才梳理出大概是这么个实现逻辑:
这张图我离职的时候, 结合各种平台怎么设置, 交接给了非技术人员, 也是很快把他教会了怎么设置追踪参数.
至于更多的设置细节, 没什么好总结的, 因为很快就会变. 我当时天天追着ChatGPT问这问那, 结果发现他的回答依据很多是基于过时的文档或者教学资料. 对于广告追踪这种有些灰度和延时性的事情, 我感觉AI替代起来到没有写代码那么靠谱.
分析广告
databox
接触的几个广告平台, Google Ads自带的广告分析最细, 其次就是Meta.
但是像我们这种一下几个平台一起投的, 更希望一个统一的地方看分析结果.
调研了一番, 在funnel和dataBox里选择了后者. 我还提出过我自己用chart做个小项目, 自家的数据库调起来很方便, 就是要花时间研究下怎么调用各个平台的API. CTO按照我的时薪算了下MVP版本以及后续维护要花的钱, 然后给我否了.
我这还保留了两张databox的截图.
这张是4个平台广告放在一起, 看花费, 转化率和点击率的.
这张是分析针对某个注册教师(我们是电子教育平台)做推广, 从点击到购买, 漏斗式追踪购买行为的.
分析图表做的不专业, 但是销售和营销同事要什么数据, 我都能很快用图表给出来.
用了一个季度DataBox后, 发现公司几乎没盈利...订阅费又那么贵, 500刀/月. 主要是因为我们当时要关联MongoDB, 只能用贵的套餐. 然后就停了.
Google Looker Studio
发现广告投放入不敷出后, 公司调整投放策略--只发布品牌广告.
databox用不起了, 我调研了一番, 找到了Google Looker Studio.
可分析数据源少了很多, 但是他免费啊. 链接自家的BigQuery, GoogleAnalytics都是免费的.
这是其中我建的一张图:
浅尝辄止的React Native项目
今年几月份来着, 突然要做手机APP. 好像起因是领导层在找融资的时候被问到了.
之前公司尝试做过, 一帮初级开发搞的, 不了了之了. 好像是因为进度太慢.
这次交给前端团队来做, 技术栈用RN.
6个人. 只有1个算真正开发过手机APP, 我做过个demo玩. 还有俩没写过React.
感谢AI, 搭建框架/发版/写MVP几乎没什么太卡壳的东西, 因为各自对各自web的业务太熟悉, 设计没太大要求的情况下推进的很快.
我出手不多, 主要当时还有别的任务, 但是我一出手就帮忙解决了一个略有水平的问题, 他们把整个项目丢给AI问了几次都没解决. 我感觉可能是问的点不对, 后来我基于React多年的经验, debug找到了问题. 顺便又写了这篇帮助自己学习.
需充电内容
回顾过去果然会让人振奋, 我总结到这里后感觉自己还是很牛逼的, 一扫失业焦虑.
但是!
已经是AI的时代了.
- 虽然已经用cursor开发很久了, 但是对AI的使用显然我还有很多需要学习和提升的地方.
- 英语!英语!英语! 知道很重要, 但是现在学起来真的很慢, 一个新词, 我发言读好多遍, 下次用到的时候, 嘴里还是好像含着棉裤.
- 保持写代码吧, 把个人站搞搞, 把作品集搞搞. 没准做几个APP落地一下?
继续上路.