用AI做测试-别让工具主导你

蓝字

人与AI的合作，不是选择题

在 AI 技术高速发展的当下，大语言模型（LLM）正悄然改变测试行业的工作方式。从生成测试用例到辅助脚本编写，从日志分析到接口验证，AI 已经不再只是辅助工具，更逐渐扮演起“决策参考”的角色。

但一个问题随之而来：当工具越来越聪明，我们是否还能保持主导地位？或者说，测试人员的价值会不会逐渐被取代？

答案其实不复杂，也不简单。关键不在于工具能做什么，而在于我们如何使用它。

工具的价值，从不在工具本身

很多人理解工具的方式是“我有什么，它能帮我做什么”。但真正高效的工作方式，恰恰是“我想达成什么，它能如何协助我”。

LLM 的强大能力无疑令人惊艳，但如果没有清晰的问题定义、明确的测试目标和人类的判断力，它也只是一堆模型参数而已。工具的价值，不取决于它的性能上限，而取决于人类如何与之建立关系。

可以将这种关系想象为“影响力模型”：人是中心，工具是半径，协作良好则影响力半径扩大，依赖失衡则效率适得其反。

两种极端，都是效率陷阱

有些人过度依赖 AI，几乎把每一个任务都交给模型完成；也有人则完全抗拒新工具，坚持“自己动手丰衣足食”。这两种思维，恰恰是阻碍测试效能提升的隐形陷阱。

完全依赖工具，容易迷信结果，忽视背后的逻辑推导；而拒绝工具，则容易陷入重复性劳动，错失提效机会。

测试本质上是一种“认知活动”，需要推理、判断与抽象。而 AI 正好擅长模式识别和任务自动化。当两者结合，我们不仅节省了时间，更能将认知资源集中在关键判断上。

真正有价值的，是“协同设计”

LLM 的使用并不只是“我提问，它回答”，而应该是“我设定目标，它协助执行”。这就意味着，测试人员需要转变角色，从“执行者”变成“协作设计师”。

例如，在编写测试用例时，我们可以用 LLM 提出多个候选场景，再根据业务逻辑筛选与调整；又或者在调试自动化脚本时，让 AI 辅助快速定位异常逻辑，节省大量排查时间。

这种协同关系并不是“省力”，而是“省认知负担”。你依然在掌控方向，但执行效率更高。

LLM 能做什么，关键看你如何引导

在实际工作中，LLM 的能力边界并非固定，而是取决于我们“如何提问”。一个模糊的输入只能换来模糊的输出，真正能获得价值的，是那些具备清晰思考能力的测试人员。

换句话说，LLM 的天花板，往往是你提问的质量。

掌握与模型对话的技巧，理解它擅长什么、不擅长什么，甚至为它设定清晰的上下文场景，这些技能正在成为新一代测试人员的“软实力”。

从使用者到主导者：角色的再定义

我们不该把 LLM 看作是“要取代测试工程师”的存在，而应将其视为“新的协作体”。而测试人员的角色，也将从“执行测试任务的人”转变为“构建人机协作流程的人”。

这是一种能力的再定义。

未来真正有价值的测试人员，不是那些机械执行测试步骤的人，而是那些能设计测试流程、引导 AI、高效落地的人。你不仅懂业务、懂测试，还懂如何与智能体共处。这，才是不可替代的竞争力。

写在最后

工具再先进，若没有人类参与和反馈，就像一辆没有方向盘的自动驾驶车，终将迷失。

AI 可以加速我们到达目标，但目标本身，依然需要由人来设定。测试行业的未来，不是“被 AI 替代”，而是“与 AI 共创”。

平衡，是关键；协作，是能力；而人，始终是中心。

欢迎留言讨论：你在工作中是如何与 AI 协作的？又有哪些场景让你感受到“人+工具”远大于“工具”本身？