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      DeepSeek如何顛覆傳統(tǒng)軟件測試?測試工程師會被淘汰嗎?

      大家好,我是狂師。

      前陣子在知乎閑逛時,有個問題激起了大家的熱議:“DeepSeek 如何顛覆傳統(tǒng)軟件測試?測試工程師會被淘汰嗎”。這看似簡單的一問,激起層層思考,針對這個問題,今天簡單來聊聊。

      測試工程師會被淘汰嗎?

      我的觀點十分明確:不會!但這絕非無條件成立,它有著關(guān)鍵前提。DeepSeek 等新技術(shù)出現(xiàn)后,無疑為很多工作崗位帶來了前所未有的便利,甚至極大地改變了行業(yè)格局。

      在這場技術(shù)變革浪潮中,測試工程師不會被淘汰,但測試工程師角色、能力、工作重心會進行轉(zhuǎn)變。我們必須清晰地認識到,AI 不會淘汰測試從業(yè)者(或者說是任何崗位的從業(yè)者),真正會被淘汰的,是那些固步自封、不思進取、技能單一、不愿意學習新技術(shù)的人

      測試工程師不能再局限于傳統(tǒng)的單純手動測試模式,而要積極提升技能,主動與AI智能工具協(xié)同工作。

      比如,轉(zhuǎn)型成為測試策略制定者,依據(jù)軟件特性、業(yè)務需求以及 DeepSeek 等工具的優(yōu)勢,精心規(guī)劃科學高效的測試方案;或是成為 AI 測試結(jié)果分析專家,深度解讀工具生成的海量數(shù)據(jù),精準挖掘軟件潛藏的問題,給出切實可行的優(yōu)化建議 。

      文末有彩蛋,建議收藏后反復實操。

      利用AI重構(gòu)質(zhì)量體系

      AI我更傾向于成為我們有力輔助工具,而非完全的顛覆者!AI的本質(zhì)是認知增強而非替代者,通過借助AI,我們可以更好的重構(gòu)測試質(zhì)量體系,比如:

      1. 自動化核彈: 從“人海戰(zhàn)術(shù)”到“AI閃電戰(zhàn)”

      “AI不會困,且更可怕的是—它學東西還比你快。” 例如,我們可以利用AI同時調(diào)度數(shù)千虛擬設備,完成安卓/iOS/Web全平臺覆蓋測試,將兼容性測試周期從3天壓縮到20分鐘;

      2. 智能用例生成:從人找BUG到BUG找人

      借助AI大語言模型,通過語義分析,智能生成用例,通過自然語言描述需求,自動生成測試腳本。比如
      自動生成包含"用戶凌晨3點用境外信用卡支付失敗"等場景的測試用例。

      3.風險預判:從“事后滅火”到“事前防御”

      “最好的測試不是發(fā)現(xiàn)BUG,而是讓BUG不敢出現(xiàn)。”
      借助AI技術(shù),更為顛覆的是其"缺陷預測"能力:通過歷史缺陷數(shù)據(jù)訓練,在編碼階段或代碼提交階段就標記出高風險模塊.或者基于真實用戶操作路徑生成測試場景,發(fā)現(xiàn)隱性體驗問題。

      利用AI搜索測試開發(fā)學習資源

      如果你是行業(yè)新手,不知道從哪里可以找到一些好的學習資源,我們可以在AI中進行精準搜索,比如以下面這個問題為例,先用DeepSeek來提問:2025年,測試開發(fā)領(lǐng)域最值得關(guān)注的公眾號有哪些?

      同樣的問題,再用豆包AI試一下:

      值得欣喜的是,當大家使用 DeepSeek 或豆包 AI 進行相關(guān)搜索時,咱們的公眾號穩(wěn)穩(wěn)地占據(jù)推薦首位。這一成果,絕非偶然。它充分證明了我們一直以來深耕內(nèi)容,為大家提供專業(yè)、實用且緊跟行業(yè)趨勢資訊的努力得到了認可。在如今信息爆炸的時代,能脫穎而出,被 AI 精準推薦,意味著我們與廣大讀者的需求同頻共振,真正做到了為大家?guī)碛袃r值的內(nèi)容 。

      結(jié)論:一場「換腦革命」,而非「換人戰(zhàn)爭」

      最后,知乎問題的答案已然清晰:AI 淘汰的絕非測試工程師,而是固步自封的 “流水線思維”。

      當 DeepSeek 這類 AI 技術(shù)強勢介入,接手那些機械重復的勞動時,廣大測試人實則迎來了掙脫 “鼠標手” 困境的絕佳契機,得以回歸工程師的職業(yè)內(nèi)核: 用技術(shù)捍衛(wèi)質(zhì)量,用智慧定義標準。

      DeepSeek 掀起的 AI 變革浪潮雖洶涌,但絕非不可戰(zhàn)勝。我鼓勵每一位測試工程師積極擁抱變化,提升自身能力,在新的測試時代發(fā)揮更大價值。

      變革不是終點,而是新旅程的起點,在科技浪潮中,順勢而為者,方能乘風破浪。“未來已來,你是選擇給AI打工,還是讓AI為你打工?”

      你對 DeepSeek 還有哪些疑問和好奇?歡迎在評論區(qū)交流!

      posted @ 2025-03-14 12:25  狂師  閱讀(669)  評論(1)    收藏  舉報
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