测试工程师的AI提效指南:告别65%的重复劳动

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5. 近期工作中ai的使用率是越来越高,前几天有个项目在测试中尝试使用AI几乎百分之百的进行测试,感觉目前如果想百分之百的使用AI进行测试还是不太现实 使用AI的方式比较简单,就是把需求文档、技术方案和代码全都直接喂给AI,然后由AI产出测试用例,之后根据测试用例再使用AI生成自动化的测试脚本进行自动化测试,在这个尝试过程中尽量避免人直接调整AI产出的结果,而是通过不断的完善需求文档和技术方案来不断的优化结果,想法就是通过提升输入的文档的质量来保证输出结果的准确性。 实际使用下来发现有AI和人相比有几个明显不足的地方。 一是AI基本上不具备推理能力,如果一件事它没有针对性的训练过,那么他做这件事的时候给出的结果就会很离谱,这次需求中有一个比较创新的思路,有一个证明过程,他对这段的理解一直不正确,所以我们只好对这段内容的描述不断的调整,花了比较多的时间让AI能理解它。 二是对代码的理解,AI只能是针对新旧的代码diff进行分析,有一些代码是复用现有逻辑,对这些没有改动的代码AI很难结合文档给出测试范围,这块只有是人来梳理并且明确写到文档里面喂给AI 三是AI生成的测试用例明显测试的范围更大,从case数量来看多了两三倍,这个里带来了一个问题,这次尝试的时候发现AI生成的自动化脚本其实挺多有瑕疵,需要人来调整,case数量多了那生成的自动化脚本就多了,调整的工作量也变大了。 从这次尝试来看完全使用AI来进行测试还比较难实现,人与AI如何合作还得不断探索。 #大模型##编程##人工智能#

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