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📝 职场经验干货：
人工智能正在革新软件测试。它能够自动化重复性任务、发现模式并加速工作流程。但它并非魔法，需要谨慎监督。否则，质量会受到影响。测试人员必须知道何时可以信任人工智能，何时需要亲自介入。这就是人工智能使用象限的作用所在。
这些象限根据两个关键因素对测试活动进行分类：
可能性— 人工智能利用公开数据生成准确结果的能力有多强。
影响— 结果对软件测试和日常工作的关键性有多高。
通过将任务映射到这些象限，测试人员能够获得清晰的认识。他们可以清楚地看到人工智能擅长的领域以及人类专业知识不可替代的地方。
四个象限的解释
1. 自动化区域（高可能性，低影响）
在这里，人工智能表现出色。任务简单、重复且风险低。测试人员可以将这些任务交给人工智能，从而腾出时间来从事战略性工作。
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撰写电子邮件。
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根据流程图起草测试用例。
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创建样板代码。
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记录流程。
如何在此使用人工智能：让它处理日常工作。将其草稿作为基础，然后进行完善。在准确性要求不高的地方实现自动化。
需要注意什么：人工智能生成的文本可能会平淡无奇或遗漏上下文。始终进行审查。始终进行调整。
2. 格式化助手（低可能性，低影响）
人工智能在这里表现并不出色，但能提供帮助。这些任务风险低，但需要结构和一致性。人工智能可以加快这些任务的速度，但不会增加深层价值。
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格式化报告。
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调整流程文件。
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转换文件格式。
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组织数据。
如何在此使用人工智能：让人工智能重新格式化、重新措辞和重新构建。节省处理琐碎工作的精力。
需要注意什么：人工智能可能会误解结构化数据。始终验证输出结果。
3. 精准区域（高可能性，高影响）
现在，事情变得严肃起来。这些任务会影响软件质量。人工智能可以提供帮助，但人类监督是绝对必要的。
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根据逻辑或代码生成测试脚本。
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制作复杂的正则表达式模式。
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生成结构化的测试数据。
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重构代码以提高可维护性。
如何在此使用人工智能：让人工智能提出解决方案。验证其工作成果。引导其走向正确方向。
需要注意什么：人工智能并不完美。测试逻辑可能会有缺陷。生成的数据可能会缺乏真实世界的细微差别。永远不要盲目信任。
4. 创新区（低可能性，高影响）
这是人工智能的薄弱环节。深入思考、策略制定、创造力 — 这些都属于人类。人工智能可以提供支持，但无法取代人类。
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设计测试策略。
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解决独特的测试挑战。
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定义测试架构。
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进行回顾会议。
如何在此使用人工智能：将其作为头脑风暴伙伴。分析过往数据。提取见解。但要让人类智慧来主导。
需要注意什么：人工智能缺乏直觉。它无法预测边缘情况。它无法取代测试人员的经验。
在测试中应用人工智能：实际用例
自动化重复性任务
人工智能生成文档、起草电子邮件、格式化数据。让它来处理那些平凡的事情。
增强测试自动化
人工智能创建测试脚本、提出重构建议并发现冗余的测试用例。将其作为编程助手使用。
支持决策制定
人工智能分析趋势、预测失败点并突出风险。但人类判断必须对其发现进行解读。
推动创新
人工智能可以激发新的测试策略、揭示模式并协助进行根本原因分析。但创造力属于人类领域。
重点要点
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人工智能提升生产力，但需要人类监督。
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有些任务可以完全自动化，有些则需要人类专业知识。
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必须审查人工智能的输出结果，确保其准确性和上下文相关性。
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在人工智能能够增加价值的地方使用它 — 而不是仅仅为了使用而使用。
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创新仍然是人类主导的。人工智能提供协助，但测试人员制定战略。
人工智能已经到来。它很强大，但并不完美。最优秀的测试人员知道如何平衡自动化与专业知识 — 确保速度不会以牺牲质量为代价。
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