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2022年底,ChatGPT横空出世,如今已火爆全球。ChatGPT不仅在科技圈引发了地震,更是引起了全社会的广泛关注,也让很多行业的从业者产生了担忧。
ChatGPT会取代教师吗?ChatGPT会让媒体工作者失业吗?ChatGPT会改变金融行业吗?
……
甚至连创造了ChatGPT的程序员本身,也在担心ChatGPT会不会取代程序员?毕竟ChatGPT现在不仅能写代码,甚至还通过了谷歌L3级别的技术面试,能拿到18万美元年薪。
除此之外,ChatGPT还可以帮助我们找到代码中的Bug:
当我们被一个不明显的Bug搞得焦头烂额时,ChatGPT也许可以派上用场。
看到这里,测试工程师可能要慌了。ChatGPT都能找Bug了,那还要我们测试干什么?
测试工程师的职业危机已经不是第一次出现了。
当自动化测试出现的时候,只会“点点点”、重复机械操作的测试人员就危险了;
当测试开发的概念普及之后,不会编写代码的测试人员也面临被淘汰的风险;
如今ChatGPT横空出世,测试工程师该何去何从?
其实,AI从来都不是人类的敌人,而是我们的工具。就像科技圈大佬反复强调的一句话:
取代你的不是AI,而是会用AI的人。
软件市场瞬息万变,测试行业在遵循市场规律的同时也在变化。
但是,测试的底层逻辑是不会变的。这与任何方法、工具(无论是手工测试、自动化测试,还是通过AI技术辅助)都没有直接关系。
测试工程师需要具备测试思维,测试思维会影响测试人员采取何种策略开展测试工作。
做测试的同学可能都会陷入类似的困境:
在一个项目的实际开展过程中,测试人员经常会面临如下场景:
⏹需求不断变化,然而软件交付时间不变;
⏹开发人员将版本发布延期,但没给测试人员留下太多测试时间;
⏹在项目经理要求的新功能上线后,市场人员的反馈是新功能基本没人用。
在面对上述场景时,测试人员可能会感到压力,不仅有产品交付的紧迫感,还要保证软件质量。
然而在大多数场景中,测试人员很难在早期就参与到项目中,发现的Bug也未必能及时得到修复。当软件版本临近上线时,无论是已发现的Bug,还是不符合需求的设计,都可能不再修改了。
虽然我们都不想让带缺陷的版本上线,但产品经理认为已知问题风险可控,时间紧迫,版本必须发布,只能硬着头皮发布了。
产品经理的决策背后,其实遵循一个原则:测试是一种商业性投资活动。而作为投资活动,投资方必然考虑产品的投资回报率(Return On Investment,ROI),即产品价值问题。这些正是“敏捷铁三角”模型所要表达的重要思想。
▲ “敏捷铁三角”模型
在一般情况下,所有产品的开发都会受到其价值、质量和约束的限制,其中约束是指产品的开发受到投入成本、产品功能范围和产品发布进度的共同约束,三者关系紧密,相互影响。
软件测试活动也不例外。接下来我将为大家介绍的软件测试工程化,正是围绕产品价值的一系列测试活动而有序进行的过程。测试工程化是一个系统化、模块化和规范化的复杂过程。
软件测试人员的工作岗位是“测试工程师”,如果不理解"工程”二字,就谈不上测试工程的落地。
要弄清楚软件测试工程化这个概念,首先需要理解什么是工程化。
工程化一般指,从项目目标出发,经过获取需求、分析需求、方案设计、实现落地等一系列规范操作,实现阶段性目标,最终在预算内按时、保质、保量地实现业务目标,甚至可以做到“多、快、好、省”。
工程化中存在计划、分析、设计、实施和评价等关键环节,而且重视项目管理、质量管理和工具的使用等,具体体现在3个方面:
系统化,即能够系统地解决问题,而不是片面、局部地解决问题;
模块化,面对复杂问题,能够逐层分解问题,然后各个击破;
规范化,最终把解决问题的思路梳理成合适的流程、策略和模式等,并持续改进,保证软件测试能够持续、稳定地进行。
说到这里,软件测试工程化、测试计划、测试分析和测试设计等的重要性就很容易理解了。
在面对测试风险时,测试人员要清楚如何寻找合适的测试策略来应对,并了解如何通过测试流程更好地保证测试质量,如何通过自动化测试提高测试效率,以及如何规范测试行为、评价测试结果等。这些都是测试中的重要工作思维,也就是工程化思维。
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