说个实在话测试岗的面试题在网上随便一搜就是一大堆但多数是零散的知识点罗列背完就忘真上了考场该卡壳还是卡壳。2025年了京东这类大厂的测试面试早就不是“会点点点、会写几条用例”就能过关的了它更看重你面对复杂业务场景时的测试设计思路、自动化落地能力以及对质量保障体系的理解。这篇东西不整虚的我把近几年京东测试岗高频出现的面试方向、典型题目背后的考察点以及答题时怎么组织思路一次性掰开揉碎了讲清楚。无论你是准备跳槽的资深测试还是刚入行想冲大厂的同学按着这条线去准备方向对了胜算自然就上来了。1. 京东测试面试到底在考什么先摸清底牌很多人一上来就刷题刷到哪算哪这是最低效的准备方式。京东的测试面试流程通常是技术一面、技术二面然后交叉面或HR面部分岗位还会有笔试和实操环节。从考察逻辑上看它并不是要你背出某个工具的所有命令而是在层层递进地确认三件事第一你的测试设计基本功扎不扎实第二你有没有真正的项目落地经验不是那种只写了几条用例的“假经验”第三遇到线上故障、紧急需求、跨团队协作这些真实场景你的思维方式能不能扛住。京东的业务链路很长从商品、交易、库存、营销到物流每一步都涉及复杂的系统交互。所以它的面试官尤其喜欢从业务场景切入抛出一些看似简单但实际坑很多的题目。比如“购物车加购后价格发生变化你怎么设计测试用例”这类题表面考的是用例设计实际在考察你对状态流转、并发控制、优惠计算规则这些底层逻辑的理解。如果你只停留在“输入、点击、验证结果”的层面基本就被pass了。另外京东对测试开发的能力要求明显在提升。面试中你会频繁听到“怎么做自动化”“怎么搭测试平台”“如何提升回归效率”这类问题。这不是在考你某个工具的语法而是想看看你有没有把手工测试思维转化为工程化能力的意识。简单说纯功能测试的岗位正在快速萎缩懂代码、能写脚本、有框架搭建经验的人在2025年的市场上会是绝对的香饽饽。你得让面试官相信你不只是在“找bug”你还能“防止bug”和“加速交付”。面试中还有一个容易被忽略但非常关键的考察点业务理解力。同一个系统不同业务背景下的测试重点完全不同。比如京东的秒杀系统核心是防超卖和高并发而物流WMS系统核心是状态一致性和数据准确性。面试官会通过提问方式去判断你是否具备快速理解业务并转化为测试策略的能力。这一点没有速成的办法需要平时多积累准备面试时也不要把自己局限在“我负责的那个模块”里要跳出来看整条链路。2. 高频功能与接口测试题目答题框架比答案更重要2.1 必考的用例设计题怎么答才算完整京东面试里“请针对XXX设计测试用例”是出现频率最高的题型几乎每一轮技术面都会碰到。这类题没有标准答案但高手和新手的回答差距一眼就能看出来。新人容易只从功能逻辑出发比如登录功能就写“输入正确账号密码能登录”然后卡住了。有经验的人会先给一个框架再往里填具体用例。我的建议是把测试类型拆开来讲功能测试是主线但一定要从这几个维度去补充——正常场景、异常场景、边界值、业务规则约束、状态流转、权限控制、数据一致性。以登录功能为例正常的账号密码登录只是最基础的一条你要接着讲账号被锁定怎么办、密码连续错误后的重试策略、token过期后是重新登录还是自动续期、同一个账号在多端登录是否互踢、登录状态下的关键操作怎么鉴权。这些问题不是让你在面试现场现想而是提前整理出自己的“提问清单”。还有一个关键的加分点业务规则测试。京东这样的电商平台业务规则非常多且相互关联。比如优惠券和满减同时生效时的叠加顺序极速退款和退货流程之间的状态冲突这些都是最容易出bug的地方也是面试官常用来区分候选人层次的试金石。你能不能在用例设计里主动带入业务规则的理解决定了一个题目你能拿基础分还是高分。2.2 接口测试幂等性、并发和异常处理是分水岭接口测试在京东的面试中占了很大的权重因为它是连接前后端、保障数据准确性的核心手段。面试官通常会先问“你们项目的接口测试是怎么做的”然后顺着你的回答往深挖直到挖到你答不上来为止。准备接口测试时你至少要能把这几个问题讲透第一接口测试的用例设计方法和功能测试有什么不同比如参数组合、边界值、异常参数、鉴权异常的覆盖率怎么保证第二接口返回的数据结构你会怎么校验通常是先定义好JSON Schema再对每个字段做断言而不是只验证code0这种粗粒度逻辑第三接口间的依赖关系怎么处理比如创建订单后要依赖订单号去查详情你是通过关联提取还是通过前置用例造数据。这里我想特别强调一个高频考点接口的幂等性。电商场景中用户可能因为网络原因反复提交订单如果接口不幂等就会产生大量重复订单。京东的面试官非常爱问“怎么保证接口幂等性”“你怎么测试幂等性”你不仅要说清楚方案比如通过唯一请求号、状态机校验、数据库唯一索引等手段还要能设计对应的测试用例来验证重复提交、并发提交、部分失败后重试这些场景都得覆盖到。另外接口并发测试也常被问到。我建议你可以拿一个自己项目里的真实接口举例说明怎么用JMeter并发去压测然后观察哪些指标。比如并发下单接口关注的是响应时间是否稳定、是否有超时和报错、是否会生成重复数据。如果你还能讲出“通过压测发现数据库连接池配置过小导致连接等待于是调整了连接池参数”这种真实调优经历面试官对你的技术深度会刮目相看。2.3 经典“必死题”如何测一个纸杯/电梯/登录框这类题目看起来像脑筋急转弯其实是面试官的最爱因为它能快速看出你的思维广度和测试敏感度。回答这类题最忌没有章法上来就说“倒水看漏不漏”然后没了。更稳的做法是固定一套“测试多维分析”的打法功能测试、界面测试、易用性测试、兼容性测试、安全测试、性能测试、异常场景测试七层全铺开讲。以“测试一个纸杯”为例功能上看装水是否漏水、能否保温、容量是否达标界面测试看印刷是否清晰、有无异味易用性测试看握持是否舒适、杯口是否烫嘴兼容性测试看你能否装果汁、咖啡、碳酸饮料等不同液体安全测试看材质是否符合食品级标准性能测试看能承受多少温度的水、最大承重多少异常测试看从高处摔落是否破裂、挤压是否会变形。你一套讲下来面试官基本就能确认你具备结构化的测试思维。电梯测试也是一个经典中的经典京东这类大场面试里时有出现。回答时我建议你分两个层次先从需求维度出发明确电梯的额定载重、层数、速度这些基本参数再去做具体的测试项。功能上要覆盖按键响应、楼层显示、开关门逻辑、超载报警、紧急呼叫等异常场景要包括停电、困人、火灾联动、台风导致的门故障性能方面要看高峰期运载效率、开关门响应速度安全方面要看安全钳、限速器是否正常触发。关键是让面试官感受到你不只是列了一堆场景而是有优先级、有层次地在展开。3. 自动化测试与工具链必须能讲出你的工程化思考3.1 UI自动化该怎么做才不会被面试官问到卡壳UI自动化是京东测试岗的高频话题而且面试官特别精不会让你只是背两句Selenium或Appium的API就蒙混过关。他们会问“你们项目做UI自动化的收益怎么衡量”“脚本稳定性怎么解决”“用例跑挂了怎么定位”。这一串问题问下来只有真正在项目中做过、踩过坑的人接得住。先讲收益衡量。千万不要说“因为我们要求自动化率达到多少”这个答案很虚。更合理的说法是从回归效率提升、发现问题数量、上线质量稳定性几个维度来衡量。比如之前全量回归手工要2天上线后自动化回归压缩到2小时同时自动化还能发现一些手工容易遗漏的接口字段校验问题这类回答更让人信服。关于脚本稳定性这个是UI自动化的痛点也是面试官最想听你聊的内容。我自己的经验是稳定性的核心在于等待策略和元素定位。等待不能用固定sleep必须配合显式等待根据元素状态去判断元素定位要尽量用稳定的属性比如content-desc或resource-id少用层级遍历的xpath一旦UI改版那种xpath必挂。如果你还能提到用失败重试机制、用例执行失败自动截图、失败用例单独归档面试官基本就能认定你有实战经验了。还有一个经常被追问的点UI自动化的适用场景边界。这时候别把UI自动化吹成全能的要客观地说它适合核心业务链路的冒烟测试和回归测试但不适合那种流程极长、环境依赖极强的场景。比如京东的购物车到下单全流程链路很长UI自动化要稳定跑完其实不容易需要考虑拆分场景、做模块化封装而不是一条脚本走到黑。能把自己的方案讲清楚比堆砌一堆工具名词有价值得多。3.2 接口自动化框架怎么选、怎么搭这一篇给你讲透接口自动化在京东测试面试中的地位比UI自动化还要高因为它效率高、稳定性好更适合被集成到持续集成流水线里。面试官会问“你们接口自动化的框架是怎么设计的”本质上是想了解你有没有从零搭建或深度定制框架的能力。先说说工具选型。这几年最主流的是Python Pytest Requests这套组合再加Allure生成报告也有用Java TestNG RestAssured的团队。工具没有绝对好坏关键是你能讲清楚为什么选它。比如Pytest的优势在于fixture机制特别灵活参数化方便插件生态丰富Requests做接口调用足够轻量再用Python的jsonpath或jsonschema去做断言维护成本可控。框架结构上我建议你至少要能画出模块划分用例层、数据层、配置层、公共方法层、报告层。用例层只写业务逻辑和断言数据层管理入参和期望结果配置层放环境地址、账号信息、开关配置公共方法层封装请求发送、日志记录、数据库操作报告层做结果统计和失败信息输出。这样设计的好处是某个接口字段变了改数据层就行用例代码不用动环境切换了改配置层就行测试代码不用动。面试中还有一个高频追问“你们的自动化一般在什么阶段跑发现问题怎么通知“这个问题考察的是你有没有把自动化嵌进研发流程里。合理的做法是代码提交后触发CI流水线先跑接口冒烟集再跑核心回归集如果有失败就自动截图发到群里面同时把失败原因做初步归类是环境问题、数据问题还是代码问题。如果能做到失败自动跳过环境问题并重新调度那就是更高级的做法。这些细节平时不记录面试时是编不出来的。3.3 Appium、pytest、Jenkins工具栈背后的逻辑京东的移动端测试岗位Appium几乎是必问的。但面试官不会问“Appium怎么启动一个会话”这种基础问题他们会问“WebView和原生页面的元素定位有什么区别”“Appium底层架构是怎么工作的”“怎么处理iOS和Android的兼容差异”。这些问题需要你真正了解工具原理而不只是会用。Appium的底层原理其实就是WebDriver协议的移动端扩展通过一套通用的API把对不同平台Android的UIAutomator、iOS的XCUITest的操作统一起来。知道这一点很多问题就能想明白了。比如为什么Appium定位元素慢因为每一次定位都要通过Appium Server转发到设备端的驱动去执行为什么WebView的元素不好定位因为它本质上是浏览器页面需要切换context到WebView再像操作网页一样去定位。Pytest作为测试框架面试中通常会问它和unittest的区别、fixture和conftest的用法、怎么实现参数化和数据驱动。我建议你把Pytest的插件机制研究一下尤其是pytest-xdist做分布式执行、pytest-assume做软断言、pytest-rerunfailures做失败重跑这几个在京东的面试里出现的概率极高。Jenkins相关的提问则聚焦在持续集成上。比如“怎么把自动化测试接入Jenkins流水线”“怎么定时触发回归任务”“怎么把Allure报告发布到某个web服务上供团队查看”。这些问题最后都会落到一个能力点上你能不能让测试成为CI流水线上可靠的一环而不是一个跑完就没人看的玩具。我的建议是哪怕你只看文档没实际搭过也要把流程走一遍用本地虚拟机构建一个最小的Jenkins GitLab Pytest Allure的Demo这个实操成本并不高但面试时的底气完全不同。4. 性能测试与稳定性方向大厂面试的加分项4.1 性能测试的完整流程和关键指标别再只盯着并发数性能测试在京东面试中的地位逐年提升因为它直接关系到双11、618这类大促的系统稳定性。面试官会问“你们做过性能测试吗”“怎么确定性能瓶颈”“怎么分析性能测试结果”。不少候选人到这里就露怯了因为平时工作里性能测试接触得少。我建议你至少要把性能测试的完整流程讲清楚需求分析、场景设计、脚本开发、压力执行、数据收集、瓶颈分析、调优验证、回归测试。每一个环节都有值得展开讲的地方比如需求分析要明确性能指标是用TPS还是RT来衡量容忍的最大响应时间和错误率是多少场景设计要区分基准测试、负载测试、稳定性测试和容量测试瓶颈分析要会看CPU、内存、I/O、网络、数据库连接数这些系统指标并把它们和响应时间、TPS的曲线放在一起关联分析。指标这一块很多人只会说QPS、响应时间这远远不够。你还要理解这些指标之间的关系当并发数上升时TPS和响应时间的变化曲线能反映系统进入了什么状态。如果并发从100升到200TPS没有明显提升RT却翻倍直觉告诉我们系统可能已经过载如果TPS继续上升而RT持平说明系统还有余量。面试官想听的正是这种从数据到结论的推理过程而不是背几个名词解释。4.2 稳定性测试老化测试、内存泄漏与异常恢复有个热搜词叫“设备老化测试全自动执行脚本”说明稳定性测试在2025年的热度已经不局限于互联网应用正在向智能硬件、车载系统等方向蔓延。京东的面试中稳定性相关的题目主要有两个方向一是服务端的长时间跑批稳定性二是客户端设备的老化与内存泄漏问题。服务端稳定性测试的核心指标是内存和GC情况。长时间运行下如果内存持续上涨不回收大概率有泄漏如果Full GC频繁说明堆内存配置或对象分配策略有问题。你可以介绍用jstat看GC曲线、用jmap和MAT分析堆转储文件、用Arthas做在线诊断这一套下来面试官很快就知道你有真东西。客户端老化测试则聚焦在长时间运行后的性能衰减。比如App从早上用到晚上是否出现操作卡顿、内存翻倍、页面加载变慢。自动化脚本的做法是循环执行核心操作每隔固定时间采集内存、CPU、帧率、流量等数据画出折线图去观察变化趋势。你可以用PerfDogWeTest出品或自研的采集脚本配合Monkey做随机压力测试后一定要用adb shell dumpsys meminfo去确认是否有内存泄漏的异常进程如果没有做这一步稳定性测试就少了一半说服力。4.3 性能瓶颈定位从压测结果到代码级分析的完整链路性能测试的价值不在于“测出有问题”而在于“定位到问题在哪”。面试官会在你的回答基础上连环追问“TPS上不去了你怎么排查”“数据库慢SQL一般怎么定位”“Redis缓存命中率低是什么原因“”这些你都答得上才能体现出性能调优的能力。我给你的建议是准备一个自己项目里的真实调优案例把逻辑讲完整。比如我之前遇到过一个接口压测时TPS始终上不去先看网络和防火墙排除外部因素然后看Redis缓存命中率发现大量请求没有命中缓存打到了数据库进一步定位是缓存key设计不合理没有按业务维度做维度拆细。修正后TPS从800提升到2800。这个案例里有明确的串联逻辑比干巴巴地背十个优化手段要强得多。你还要能讲清楚分布式系统的性能分析思路请求进来先过网关、再经应用层、访问缓存、最后落到数据库每一层都可能成为瓶颈。排查时要从整体链路去看不要一上来就怀疑代码效率。比如可以用SkyWalking或Jaeger做链路追踪看链路里哪个环节耗时最长然后再深入分析是被外部接口拖慢了还是线程池排队了还是SQL执行太慢。这种从全链路视角出发的排查思路非常符合京东对大流量系统测试的要求。5. 系统韧性、安全与新兴领域2025年面试的新考点5.1 系统韧性测试故障注入、降级熔断与恢复验证这几年稳定性建设越来越受重视京东这类大厂在面试中也开始频繁考察“系统韧性”相关的问题。具体问题往往像这样“如果订单服务挂了你会怎么验证降级方案”“依赖的Redis集群不可用系统要怎么表现才算正常”“如何设计故障演练的用例”回答这些问题的核心是“验证系统在异常情况下依然具备可用性和恢复能力”。系统韧性测试不同于常规的功能测试它本质上是破坏性的、变更性的测试。你需要引入故障注入的概念比较常用的工具有ChaosBlade、Toxiproxy、自行开发的故障注入平台。故障种类可以从网络延迟、丢包、进程崩溃、磁盘写满、下游依赖超时这几个维度去覆盖每注入一种故障后观察系统的行为是否符合预期比如是快速失败还是阻塞等待有没有触发熔断或降级恢复后数据是否一致。降级和熔断这两个概念一定要分清。降级是主动牺牲非核心功能以保住核心链路比如大促时暂时关闭商品评论展示熔断是系统检测到下游故障后自动断开调用避免故障蔓延。测试时需要验证的核心点包括熔断阈值配置是否合理、熔断开启后是否快速失败、熔断恢复的试探请求是否符合预期、降级开关是否第一时间生效。这不仅仅是功能验证更是对系统容错设计的整体评估。另外故障演练的常态化也很重要。你要能讲出如何定期执行故障演练计划、演练后如何输出改进报告、如何把发现的隐患转化为代码修复或配置调整。我们通常会先把故障注入做成平台化预设好演练场景指定演练窗口和审批人用自动化的方式去执行否则演练成本太高很难坚持下去。这个思路在面试中提出来是非常亮眼的加分项。5.2 测试与安全渗透测试、数据安全与隐私合规安全测试在京东测试面试中也会出现尤其是面向金融支付、用户数据等敏感系统的岗位。这里我不建议你去背渗透测试工具列表更重要的是建立安全意识明白测试时要主动验证哪些安全风险。京东的业务场景中比较常见的安全测试点包括登录接口是否有暴力破解防护比如验证码、锁定策略、频率限制越权漏洞的验证比如A用户的订单是否可以通过修改订单号去查看B用户的订单支付流程中的金额篡改防护比如篡改请求里的金额字段下单是否会被服务端二次校验拦截数据传输过程中的加密比如有没有用HTTPS、敏感字段有没有脱敏展示。面试官可能会现场让你设计一个安全测试用例重点在于你能否体现“白盒思维”。以订单查询接口为例不能只测正常查询还要测传入负数、超长字符串、SQL注入语句、带签名但签名不合法、带合法签名但越权等异常场景。安全测试与常规接口测试最大的不同在于它是“攻击者视角”的测试要假设所有输入都是不可信的所有身份验证都可能被绕过。数据安全与隐私合规是2025年的新增热点。你要有所了解数据分类分级的概念比如个人手机号、身份证号属于敏感数据测试环境必须用脱敏数据日志中不允许记录完整的用户明文敏感信息对外接口的返回数据要把不需要的字段剪裁干净。虽然是偏管理性的要求但在面试中讲出来会让面试官觉得你有全局意识而不只是一个执行者。5.3 车载测试与智能座舱细分赛道的独特要求从热搜词来看车载测试、智能座舱测试在2025年非常火热京东的智能硬件或跨界业务岗位也可能会涉及这个方向。这个领域的面试题和传统互联网测试差别挺大核心考察点是软硬件结合的逻辑验证和安全性。车载测试的一个显著特点是场景的复杂性和真实性。智能座舱测试不仅要验证功能定义比如语音唤醒是否及时、车载地图导航是否准确、手机互联是否稳定还要考虑极端环境验证高温、低温、颠簸、强光下的屏幕可视性等。测试用例的设计必须绑定真实用车场景比如驾驶中操作的界面会不会造成分心紧急制动时正在播放的多媒体是否及时暂停这些都是车载测试里独有的体验要求。另一个特点是自动化测试的难度更高。车载系统的硬件依赖性强UI自动化的稳定性比手机端更难保证。面试中你可以提到自己在台架上做的自动化测试方案比如用Pytest编写测试脚本通过诊断接口做硬件状态回读把车载系统的UI自动化、总线信号验证和功能逻辑测试结合起来。这种跨领域的自动化思路会很受面试官认可。6. 面试流程节奏与复盘要点掌握主动权的关键6.1 一轮面试到HR面的考察重点变化技术一面通常是基础和项目深挖会问比较多的测试基础理论和项目细节重点看你的基本功和思路是否清晰。技术二面会上升到系统层面可能会让你设计某个业务模块的测试方案比如“如果让你是京东订单链路测试负责人你会怎么规划测试策略”。交叉面更偏重综合素质和跨团队协作场景比如“怎么推动开发修复一个低优先级的bug”。到了HR面就更关注你的职业稳定性、团队匹配度、薪资预期和过往离职原因。每一轮面试的侧重点不同准备方式也要调整。一面要死磕项目经历把自己做过的需求从需求评审到上线验证的完整链路梳理清楚能讲出每个环节做了什么、遇到什么问题、怎么解决的一定要用STAR法则去组织描述。二面要练习业务的全局视角即使你只负责下单模块也要主动去了解下单前后链路、依赖系统、数据流向和可能的风险点。HR面则要准备行为面试题比如“你怎么看待加班”“举一个你推动跨团队协作的例子”这些都是高频题。6.2 你自己要准备一份“高频问题自测清单”准备面试最好的方式不是一直看面经而是模拟面试官问自己问题。我整理了一份适合对照自测的高频清单你可以经常拿出来逐条过一下登录功能你会设计哪些测试用例购物车加购后价格变化怎么测试接口测试怎么断言除了状态码还校验什么怎么保证自动化脚本稳定不误报你们的接口自动化有没有做数据隔离压测发现CPU高你从哪几个方向排查如果线上出现偶发bug你如何处理降级和熔断的区别是什么测试数据怎么准备更高效如何评估一次发版的质量是否达到上线标准不要小看这些问题每一个我都见过面试官在京东面试中反复提问。回答时不求快先思考再回答尽量用项目经历去支撑结论。比如问“怎么评估能不能上线”你要先说评估维度线上回归通过率、核心链路是否全通过、遗留bug的严重级别和影响范围、上线后的应急预案是否就绪然后举一个自己项目中的真实决策案例。6.3 准备面试时容易踩的几个坑要刻意绕开面试准备中最常见的坑有三个。第一个是只背答案不思考。比如背了“等价类、边界值、场景法”这几个词但没有真正理解在什么场景下用什么方法面试官一追问换一个业务场景就露馅。第二个是简历上写了自动化框架但一问细节就含糊。我强烈建议写上去的技术栈一定要自己重新搭一遍把框架结构、关键代码、踩过的坑都了熟于心否则面试官多问两句就穿帮。第三个是准备知识不准备项目。面试官最终想知道的是你怎么解决问题而不是你会背多少个工具讲项目的时候要突出挑战和解决方案不要流水账式地罗列工作内容。还有一个挺关键的坑就是忽略“手写题”的练习。有些岗位面试会有现场编程或测试设计题比如给你一段代码让你找问题或让你现场写一条接口自动化的测试脚本。这需要平时多练尤其是Python的基础语法、requests库的使用、pytest的写法都要能离开IDE盲写出来。手写题一旦紧张了写不出来前面聊得再好也会打很大折扣。6.4 行业内正在快速变化的点提前储备优势能力2025年的测试行业已经明显呈现出几个趋势这些趋势会反映在面试题里。第一个趋势是AI辅助测试正在普及。像用AI生成测试用例、通过大模型做缺陷分析、用智能化手段自动补全用例已经有公司在尝试落地了。面试中出现“你如何看待AI对测试行业的影响”的概率越来越高你至少要能讲出AI可以做哪些事情哪些事情仍然需要测试人员判断。第二个趋势是全链路质量保障建设。测试的角色在从“最后把关”转向“全流程嵌入”需求阶段就要做静态分析开发阶段要做代码Review测试阶段要做分层自动化上线后还要做线上监控和巡检。面试时你要表现出自己有从单点测试向全局质量平台思考的意愿和能力比如提出“我们可以把核心业务的自动化回归嵌入到发布流水线里”这样的思路。第三个趋势是软硬结合和细分场景的兴起。比如前面提到的车载测试、智能座舱、可穿戴设备、物联网设备的测试需求越来越大对测试人员的要求也从纯软件转到了复杂的软硬件交互验证。如果你当前的方向还在传统Web测试建议尽早关注这些新兴领域主动接触一些相关的工具和测试思路为下一阶段积累差异化优势。我自己的体会是能通过京东这类大厂测试面试的人靠的从来不是题库背得多而是真正把测试当成一个系统性工程来理解。每一个测试方法、每一段自动化脚本背后都对应着实际业务场景和曾经踩过的坑。面试官都是这个行业里的老手你讲得细不细、有没有真做过几句话就能判断出来。准备的方向其实很清晰就是尽量去贴近真实工作场景把每一个知识点都放到具体的业务和问题中去理解而不是只停留在概念的表面。按照这个思路踏踏实实准备哪怕这次不中能力的提升也是实打实的。