项目描述

项目概述

这是一个基于Unreal Engine 4开发的MMORPG游戏，包含开放世界探索、多人在线战斗和动态事件系统，旨在提供沉浸式玩家体验。游戏支持PC和移动端平台，目标用户为全球游戏玩家。

测试职责

• 执行全面的功能测试，覆盖游戏核心模块如角色系统、任务系统和社交功能。
• 进行性能测试，使用LoadRunner模拟高并发用户场景，确保服务器稳定性和低延迟。
• 负责兼容性测试，针对Windows、Mac、iOS和Android平台，验证游戏在不同设备上的表现。
• 开发和维护自动化测试脚本，使用Python和Selenium集成游戏引擎API，提高测试效率和覆盖率。
• 参与bug跟踪和管理，使用JIRA系统记录、分类和优先级排序测试问题。

技术难点

• 处理大规模在线场景下的内存泄漏问题，导致游戏崩溃率在高负载时高达15%。
• 解决跨平台渲染bug，例如在移动设备上出现的纹理加载失败和帧率下降问题。
• 优化测试用例以应对复杂的游戏平衡测试，确保经济系统和战斗机制符合设计文档要求。

主要成就

• 发现并报告了超过200个关键bug，包括30个导致游戏崩溃的重大内存管理错误，显著提升了游戏稳定性。
• 设计了新的测试框架，测试覆盖率从70%提升到95%，缩短了测试周期20%。
• 协助游戏团队进行alpha测试反馈，贡献了关键改进建议，帮助游戏在beta阶段获得积极玩家评价。

项目描述

项目概述

这是一个战术射击游戏，聚焦于团队合作和动态生存元素，包含PVP、PVE和随机事件模块。游戏基于Unity引擎开发，针对移动和PC平台优化，旨在提供流畅的实时竞技体验。

测试角色

• 负责用户界面（UI）测试和游戏平衡测试，确保操作流畅性和角色平衡性。
• 执行自动化测试，使用Appium集成移动设备SDK，测试输入响应和网络同步功能。
• 参与整个开发周期，从alpha测试到beta发布，监控玩家反馈并进行回归测试。
• 开发数据分析脚本，使用Python和Firebase集成，跟踪游戏指标如崩溃率、玩家留存率和性能瓶颈。

技术挑战

• 测试网络同步问题，例如在高延迟环境下玩家动作延迟，导致团队协调失败率上升10%。
• 处理移动平台上的电池消耗和性能优化bug，确保游戏在低端设备上运行顺畅。
• 识别和修复内存泄漏和渲染bug，减少游戏崩溃率从5%降至2%。

主要成就

• 识别并报告了150多个关键bug，包括20个影响游戏平衡的重大机制错误，帮助提升了玩家满意度。
• 设计了自动化测试用例，覆盖了80%的UI和功能模块，测试效率提高了30%。
• 协助数据分析团队，优化了游戏性能，玩家崩溃率下降30%，提升了整体游戏质量。

研究背景

针对当前游戏市场中玩家行为分析的不足，提出基于多源数据融合的行为挖掘模型，旨在提升游戏设计的科学性和玩家满意度。

研究内容

1. 数据采集与处理：整合游戏日志、用户评价、社交平台反馈等多源异构数据，设计高效数据清洗与特征提取算法。
2. 行为模式识别：利用深度强化学习与聚类分析，识别玩家在游戏中的行为模式及决策路径，建立玩家偏好模型。
3. 模型验证与优化：通过A/B测试验证模型有效性，结合游戏设计理论持续优化模型预测精度。

研究成果

• 提出的"多模态行为分析框架"被收录于《游戏设计国际会议》（IJIGS），并应用于3款商业游戏的设计迭代。
• 开发行为分析可视化工具，提升游戏开发团队对用户反馈的理解效率达40%。
• 发表学术论文2篇，申请专利1项："基于玩家行为的游戏体验优化方法"

创新点

• 首次将社交平台情感分析与游戏行为数据结合，实现玩家情绪与游戏表现的联动分析。
• 提出动态权重调整机制，提升模型在不同游戏类型下的泛化能力。

研究背景

为应对游戏测试中重复性高、人工成本高的问题，研发基于AI的自动化测试工具，提升测试效率和覆盖率。

研究内容

1. 测试场景建模：构建基于强化学习的游戏场景状态空间模型，实现复杂交互行为的自动化测试。
2. 缺陷预测算法：结合代码静态分析与动态测试数据，开发缺陷预测模型，提前识别潜在问题。
3. 人机协作机制：设计AI与人工测试员的协同工作流程，明确各自优势领域，提升整体测试效能。

研究成果

• 成功研发"智能游戏测试助手"系统，实现95%的基础功能自动化测试，减少人工测试时间约60%。
• 在国内首次提出"游戏测试效能评估体系"，包含覆盖率、稳定性、用户体验三个维度的量化指标。
• 与3家游戏厂商合作，将研究成果应用于商业化产品测试，累计节省测试成本超200万元。

创新点

• 独创"动态场景适配算法"，使测试工具能自动适应不同类型游戏的机制变化。
• 提出基于对抗性测试的漏洞挖掘方法，显著提升测试工具发现隐藏性bug的能力。