你還在手寫測試用例、手動(dòng)執(zhí)行回歸測試、等開發(fā)提測后再開始驗(yàn)證、每天花大量時(shí)間維護(hù)測試數(shù)據(jù)嗎???
這套流程已經(jīng)落后了!————
很多轉(zhuǎn)AI測試的小伙伴,十個(gè)里有九個(gè)犯同一個(gè)錯(cuò):只知道用ChatGPT幫忙寫測試用例,其他工具全靠聽說。面試問到測試平臺(tái)怎么選?自動(dòng)化覆蓋率怎么提升?測試數(shù)據(jù)怎么生成?答不上來。
這篇把AI測試的核心工具講清楚,同時(shí)也給想轉(zhuǎn)行測試的新手一條清晰的路徑。
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Dify是一個(gè)開源平臺(tái),對(duì)測試人員來說,它有3個(gè)特別實(shí)用的功能:
01、應(yīng)用搭建平臺(tái):測試自動(dòng)化第一步
01、Dify —— 把測試知識(shí)變成智能助手
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- 測試知識(shí)庫:把你們團(tuán)隊(duì)的測試用例、歷史bug記錄、業(yè)務(wù)文檔都丟進(jìn)去。以后誰問“登錄模塊以前出過什么bug”“這個(gè)功能怎么測”,AI直接回答,還告訴你答案是從哪份文檔來的。
- 測試工作流:把一堆測試步驟串成一條流水線——生成測試數(shù)據(jù)→自動(dòng)執(zhí)行接口測試→分析結(jié)果→發(fā)現(xiàn)bug直接提缺陷單,全程不用人管。
- 測試智能體:給AI一個(gè)目標(biāo),比如“幫我測一下登錄功能”,它會(huì)自己決定怎么測、用什么工具、什么時(shí)候該停。
優(yōu)點(diǎn):開源,可以裝在公司內(nèi)部服務(wù)器上,測試數(shù)據(jù)不出門,安全。中文社區(qū)很活躍,有問題能找到人問。
02、Coze —— 幾分鐘搭一個(gè)測試Bot
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Coze是字節(jié)跳動(dòng)出的,中文名叫扣子。它最大的特點(diǎn)是“快”。
你想搭一個(gè)“測試用例生成助手”,輸入需求描述,自動(dòng)出測試用例。在Coze上,配置好提示詞、掛上幾個(gè)插件,幾分鐘就能搞定。更厲害的是,搭好的Bot一鍵就能發(fā)到飛書、微信上,團(tuán)隊(duì)成員在聊天窗口里就能用。
優(yōu)點(diǎn):零門檻,不用寫一行代碼。
03、FastGPT —— 輕量版測試問答
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FastGPT比Dify輕得多,功能也簡單——只做一件事:把你的文檔變成一個(gè)能問答的系統(tǒng)。
把需求文檔、接口文檔、歷史用例導(dǎo)進(jìn)去,新來的測試同學(xué)問“這個(gè)模塊怎么測”,AI直接給出答案,還告訴你從哪篇文檔找到的。
優(yōu)點(diǎn):簡單,不容易出問題,維護(hù)成本低。
02、AI編程工具:測試腳本自己寫
04、Bolt.new —— 30分鐘做出測試Demo
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打開瀏覽器就能用,不用裝任何開發(fā)環(huán)境。你描述需求:“幫我生成一個(gè)登錄功能的測試頁面”,AI自動(dòng)寫出代碼,實(shí)時(shí)預(yù)覽,一鍵就能部署出去。
優(yōu)點(diǎn):零門檻,快到離譜。
05、Cursor —— 寫測試腳本的AI搭檔
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Cursor是基于VS Code改造的,如果你用過VS Code,上手就是零成本。它在寫代碼的每個(gè)環(huán)節(jié)都嵌入了AI:
- Tab補(bǔ)全:你寫一行,它猜你下一行要寫什么
- Composer:一次性幫你改多個(gè)文件
- Agent:給它一個(gè)需求,它自己讀代碼、寫測試、跑驗(yàn)證
優(yōu)點(diǎn):中等門檻,適合日常寫測試腳本。
06、Claude Code —— 命令行里的編程高手
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Claude Code運(yùn)行在命令行里,是給有技術(shù)基礎(chǔ)的人用的。你跟它說“為這個(gè)登錄接口生成完整的測試用例,包括正常情況、異常情況、邊界情況”,它會(huì)讀取整個(gè)代碼倉庫,精準(zhǔn)找到要改的地方,生成測試代碼,然后自動(dòng)跑一遍驗(yàn)證。
優(yōu)點(diǎn):生成的代碼質(zhì)量最高。
03、模型與數(shù)據(jù)服務(wù):測試數(shù)據(jù)哪來
測試離不開數(shù)據(jù)。選什么模型來生成數(shù)據(jù)、在哪跑、花多少錢,這些測試經(jīng)理得心里有數(shù)。
07、Ollama —— 在自己電腦上跑模型
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一行命令,就能在自己電腦上跑起一個(gè)大模型。數(shù)據(jù)完全不出你的電腦。
優(yōu)點(diǎn):數(shù)據(jù)安全,不聯(lián)網(wǎng)。
08、OpenRouter —一個(gè)接口調(diào)遍所有模型
以前想做模型對(duì)比,得注冊(cè)O(shè)penAI賬號(hào)、注冊(cè)Claude賬號(hào)、注冊(cè)Google賬號(hào),每家寫一套代碼,光對(duì)接就要折騰一兩天。
有了OpenRouter,一個(gè)賬號(hào)、一套代碼,想用哪個(gè)模型就改一行配置。今天試GPT,明天試Claude,后天試通義千問,一個(gè)下午跑完所有對(duì)比。
優(yōu)點(diǎn):效率提升不是一點(diǎn)半點(diǎn)。
09、Hugging Face —— 模型界的GitHub
Hugging Face上有幾十萬個(gè)開源模型,還有排行榜。選型會(huì)議上,你能說出“Hugging Face排行榜上Qwen2.5在中文測試數(shù)據(jù)生成任務(wù)上的得分超過GPT-4o”,比說“我覺得通義千問挺好的”有說服力太多了。
優(yōu)點(diǎn):權(quán)威數(shù)據(jù),說出去有分量。
04、智能體平臺(tái):測試從人做轉(zhuǎn)AI做
很多人分不清測試腳本和測試智能體的區(qū)別。腳本是你寫好的固定步驟,智能體是給AI一個(gè)目標(biāo),它自己規(guī)劃怎么干。
10、Manus —— 體驗(yàn)AI測試的極限
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給Manus一個(gè)目標(biāo):“幫我測這個(gè)登錄功能,找出所有bug”。它會(huì)自己打開瀏覽器、輸入數(shù)據(jù)、點(diǎn)來點(diǎn)去、檢查結(jié)果、記錄缺陷。全程不用你一步步教。
建議:每個(gè)測試經(jīng)理都應(yīng)該去Manus上跑幾個(gè)真實(shí)任務(wù),親自感受一下AI測試到底能做到什么程度。它能做什么、做不了什么、在什么情況下會(huì)出錯(cuò)——這些感覺不是看文章能獲得的,必須親手跑幾遍。
05、AI測試崗位需要什么技能
想轉(zhuǎn)行做AI測試,這5個(gè)能力是核心:
1. 測試基礎(chǔ) + AI工具
傳統(tǒng)的測試方法得懂,但更重要的是會(huì)用AI工具。Dify搭工作流、Cursor寫腳本、PromptLayer做版本管理,這些都是基本功。
2. 提示詞工程
AI生成測試用例的質(zhì)量,取決于你的提示詞寫得好不好。需要學(xué)會(huì)怎么寫結(jié)構(gòu)化的提示詞、怎么給上下文、怎么用例子引導(dǎo)AI。
3. 測試數(shù)據(jù)生成
會(huì)用AI生成符合業(yè)務(wù)場景的測試數(shù)據(jù),包括正常數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)、邊界數(shù)據(jù)。懂得用Ollama本地跑模型,保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。
4. 自動(dòng)化測試 + AI編程工具
Selenium、Appium這些框架得會(huì),但更重要的是用Cursor、Claude Code輔助寫腳本,效率能翻好幾倍。
5. 缺陷預(yù)測與質(zhì)量分析
用AI分析歷史bug數(shù)據(jù),預(yù)測哪些模塊最容易出問題,指導(dǎo)測試重點(diǎn)放在哪。
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