在日常工作中，基于大语言模型的AI已经替代了搜索引擎来完协助完成日常的工作。例如：

• • 实现一个功能

例如，让AI写代码，“请使用go语言实现一个方法，完成xxx, 如果xx 应该如何处理，否则如何处理。” 一般AI可以很好的完成任务。

• • 代码优化

比如，让AI帮我优化代码，“请帮我优化这段代码：（代码段），使其更加简洁和高效。” AI首先会解释代码的含义，然后给出详细的优化建议。

• • 代码生成

使用codeGeex 、copilot等插件，在编写代码的过程中，根据上下文，AI会自动生成代码。

以上是我在日常开发的过程中，使用AI来辅助完成工作的例子。通过AI显著的提高了日常开发的效率。我们可以体会到随时随地有一个编程高手在旁边，协助我们完成任务。

那么作为一个软件测试人员，AI是否可以帮助我们完成测试任务？

AI在软件测试中的应用

在此，我罗列一些看到的工具和相关构想，欢迎补充。

• • AI + UI 自动化测试

早两三年前 爱奇艺 团队有分享过 《通用AI元素识别在UI自动化测试的最佳实践》通过AI来识别UI元素，从而实现自动化测试。因为 没开源相关工具，所以，只能通过文章了解他们的大体思路。京东团队《使用GPT4V + AI Agent做自动UI测试的探索》文章提到通过视觉标记的手段来辅助GPT4V识别，最终生成playwright自动化测试脚本。

• • AI + monkey 遍历工具

之前 字节团队开源的 fastbot 工具，通过内置算法是一款不错的 monkey 遍历工具。后来推出 APP性能测试平台 集成 fastbot, 说是可以接入机器学些实现更加智能的遍历。前些天github开源项目AppAgent，本质上也是借助GTP4的能力，实现了AI版的 monkey 遍历工具。

• • 生成功能用例

将软件需求文档给 AI，AI基于需求描述，生成功能测试用例。在软件测试工作中，参加完需求评审，需要花费不少时间梳理需求，以及编写测试用例。理论上是可行的，但我没试过，有使用过的小伙伴分享以下感受。不过，把详细的项目需求文档给AI，其实会有数据泄露的风险。

• • AI选测试集

对于大型的项目测试团队，可能维护着成千上万的测试用例，当一个新的需求开发完成，我们就需要从测试用例库中，挑选测试用例来验证需求。AI可以基于测试用例库，自动筛选出符合新需求的测试用例。但，具体如何落地，我还没有看到相关的开源工具。有了解的小伙伴，可以分享一下。

• • 其他

当然，如果的工作是负责自动化测试用例编写，那么，AI可以像帮助开发一样帮助我们完成任务。例如，AI协助编写自动化测试用例；白盒测试，把开发编写的业务代码丢AI帮助做代码检查 等。

总结

相信在不久的将来，借助AI会有一些颠覆性的测试工具，或者新的借助AI的测试流程诞生，这一点我比较期待。

感谢每一个认真阅读我文章的人！！！

作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。

软件测试面试文档

我们学习必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有字节大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

 

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