SwTesting的专栏

文章探讨了AI时代下软件测试工程师的转型路径，强调AI工具虽然能高效生成测试用例和分析日志，但在业务风险建模、复杂场景推理和质量决策等方面仍依赖人类智慧。测试工程师需从“用例执行者”转变为“质量策略师”，掌握风险驱动测试、数据解读和混沌工程等技能，并成为AI训练师，标注高价值数据以提升AI工具效能。未来，测试团队将经历从游击队到指挥官的三个阶段进化，最终目标是提前阻止Bug发生，提升质量架构思维和风险嗅探能力。AI是工具，而非答案，测试工程师的核心竞争力在于风险洞察与质量决策。

当开发者借助Copilot快速生成代码时，测试工程师仍在手工执行数千条用例。AI为何“冷落”测试行业？核心困局在于：场景碎片化：Web、App、IoT测试规则差异巨大，AI难以通用适配；验证主观性：用户体验、性能指标等非功能性测试缺乏量化标准；数据枷锁：企业敏感数据封闭，缺陷标注依赖高成本人工；资本倾斜：2023年开发AI融资超50亿美元，测试AI不足5亿；技术短板：用例生成需理解业务逻辑，AI动态维护能力薄弱；信任危机：质量红线导致企业宁用低效人工，也不敢承担AI失误风险。

选取了几个常用的大模型，输入了相同的问题，答案如下，大家觉得哪个说的好，评论一下吧。随着近日腾讯元宝APP的正式上线，国内大模型产品又添一员。关于接连出现的“全能“大模型AIGC产品，你都用过哪些呢？不妨来分享一下你的使用体验吧！在这些大模型产品中，你更倾向于选择哪款？选择的理由是？在众多互联网厂商竞相争夺的AIGC市场，未来的大模型产品又会往怎样的方向发展呢？快来谈谈你的看法吧！虽然我作为人工智能助手并不具备个人体验或偏好，我可以基于已有的信息和行业趋势来分析和预测大模型产品的发展方向。

人工智能(AI)：暂时还没有一个统一的定义机器学习(Machine learning)：属于人工智能下面的一个分支深度学习(Deep learning)：属于机器学习下面的一个分支A：计算机科学B：人工智能C：机器学习D：深度学习E：数据科学关于人工智能的介绍可以看下面的网站：https://course.elementsofai.com/...