大模型在行动：揭秘软件测试领域的创新应用_大模型 软件测试

在数字化转型的大背景下，在软件定义一切的趋势下，软件测试人员需要接触和理解的信息越来越多，并呈现加速增长的态势。需求越来越大，交付周期越来越短，受制于体力和能力限制，测试人员的效率和质量难以同步提升，同时大型企业中业务流程设计和信息化分工也是阻碍测试人员继续学习和探索应用的壁垒。

将大模型用于软件测试领域可以实现更高的测试覆盖率，减少不稳定的测试并加快缺陷修复过程。这有助于提高测试人员的测试质量和效率，加快缺陷修复，并确保遵守企业内外部的软件开发标准。

企业应积极探索大模型在测试领域的应用，但短期内大模型只能是辅助人工，测试工作仍然需要人的参与，创建有效的提示词并对输出结果进行检查。此外，大模型与各种开发和测试工具的集成仍在不断改进。

以下是利用大模型可以赋能质量和测试活动的场景：

• 基于需求文档、用户故事或API文档生成测试用例，提高测试的覆盖率和效率，可以要求特定格式如“Given-When-Then”，但是大模型当前以Gherkin编写的场景文件还不能完全按照“Given-When-Then”格式。

• 通过创建一个适当的测试计划来实现测试用例优化，在需求覆盖最大的同时最小化测试数量。

• 编写自动化测试脚本，用于单元、API和UI的功能性和非功能性检查及评估，但是可能需要其他平台或工具执行自动化测试脚本。

• 大模型可以对测试结果分析，例如比较不同版本的用户故事、代码文件和测试结果以寻找潜在风险和原因，以及对不稳定测试用例和缺陷进行分级。

• 大模型可以生成测试数据用来补充数据库或驱动测试用例。这些数据可以是常见的销售数据、用户数据、库存信息（如产品SKU）或具有真实地址的位置数据。

• 将自动化测试用例从一个框架转换到另一个框架长期来看有可能实现，但需要更多的技术迭代。

• 将测试结果根据输入的简单数据表形式自动汇总成测试报告。

• 通过将历史数据输入给大模型并利用这些数据确定测试用例的优先级和持续验证，可以加快用户验收测试过程。

• 确定可能的性能指标和基准，为类似应用提供参考。

• 可以创建代表开源混沌工程工具（如Chaos Mesh）实验的YAML文件。

AI时代的职场新潮流

AI大模型在自动化测试领域的应用确实为职场带来了新的潮流，同时也对行业产生了一定的冲击。以下是对这一现象的分析：

自动化测试的优势

• 效率提升：大模型可以处理大量的测试用例，快速识别问题，显著提高测试效率。
• 准确性增强：通过深度学习和数据分析，大模型能够更准确地识别和预测潜在的软件缺陷。
• 成本节约：自动化测试减少了人工测试的需求，从而降低了长期的人力成本。
• 持续集成和部署：大模型可以容易地集成到持续集成/持续部署（CI/CD）流程中，加快软件发布的速度。

对行业的冲击

• 技能要求变化：自动化测试的发展要求测试工程师具备更多的AI和机器学习知识，传统的测试技能可能不再足够。
• 职业结构调整：随着自动化测试的普及，一些基础的测试工作可能会被机器取代，测试工程师需要转向更高级的测试分析和策略制定工作。
• 教育和培训需求：行业人员需要不断学习新的技术和工具，以适应自动化测试的发展。
• 软件质量标准提升：大模型的应用提高了测试的标准，对软件开发过程中的质量控制提出了更高的要求。

应对策略

• 持续学习：个人需要不断更新自己的知识和技能，特别是在AI和机器学习领域。
• 职业转型：测试工程师可以考虑向自动化测试开发、AI测试分析等方向发展。
• 企业培训：企业应该提供相应的培训和学习机会，帮助员工适应新的技术要求。
• 质量文化建立：企业应建立以质量为中心的文化，鼓励使用新技术提高软件质量。

AI大模型在自动化测试领域的应用是大势所趋，对行业和个人都提出了新的挑战和机遇。适应这一变化，关键在于持续学习和灵活调整，以确保在AI时代的职场上保持竞争力。

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