学不会编程也能写测试？AI让测试更平权

在传统的软件开发体系中，测试常被划分为“技术型测试”（如自动化、性能、安全）和“业务型测试”（如功能验证、用户体验）。前者掌握技术话语权，后者则更多依赖经验和流程规范。然而，随着大语言模型（LLM）等AI技术的迅猛发展，这一固有格局正被悄然打破：

AI 让不会编程的人也能设计、生成、执行高质量的测试，打破技术壁垒，推动测试的“平权化”进程。

本文将探讨AI如何重塑软件测试生态，让“非技术背景”的测试人员在质量保障体系中获得新的力量与尊重。

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一、历史回顾：测试职业的“技术鸿沟”

长期以来，测试职业被划分为“技术型”与“非技术型”两类：

• 技术型测试工程师：精通编程语言、测试框架、自动化脚本，掌握工具链（如Selenium、Postman、JMeter），在CI/CD中承担关键角色；

• 非技术型测试人员：依赖业务知识、经验和用例模板进行测试设计与执行，主要通过手工操作或表格驱动方式工作。

这种分化导致三个问题：

1. 技术壁垒难以逾越：很多经验丰富的功能测试人员因编程能力欠缺，难以参与自动化、性能等“核心测试工作”，职业发展受限。

2. 团队协作割裂：技术人员与业务人员“语言不同”，协作效率低下，导致测试资产割裂、覆盖盲区频现。

3. 人才供需失衡：企业需要懂业务又懂技术的复合型测试人才，但实际难以招到，培养成本高，流失率大。

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