我说几个历史，看有没有人知道的，哈哈哈，

从早期的 金阳光、 再到 光荣之路、再到 testerhome 社区、再到霍格沃滋、再到软件质量工程

这些都算是为生态做了很多大贡献的

目前已经不干质量，从事 RPA 方向。

但测试在锻炼提问题，敢于提出问题，提出好问题，目前是时代当下的好事。

引用看到的一段话：

这个 Vibe coding 大行其道的时代，可能是最好的时代，也可能是最坏的时代，但毫无疑问是一个新奇刺激的时代。只要你有创意，卡在 “点子有了，等一个程序员” 的尴尬已经一去不返，这是巨大进步。

建议所有 操作，都要一对一 配置预期结果

肯定不能纯视觉， 视觉自愈 、Agent 、跑了数万个小时轻轻松松，还有 AI 写脚本。语义转脚本。全部都是纯视觉就是瞎搞， 另外测试过程，排除操作后的 测试目的也很关键

肯定不会是全托管，但一定是会这样向前走， 无法达成 poc 可以达成新的团队 配合方式

未来肯定是如此

程序员，哪怕是自己写的代码，隔上 一个星期 也记住不多少的。 要相信 AI 对上下文处理能力

搬砖工，变成 设计工 不好吗？

大家可以试试，干活的时候先用 Workbuddy 赶一下，再自定义 Agent 干点别的。哈哈哈

现在 ，AI 这么强了，写的代码，低级问题已经很少了：
所以：

• 数据链路监控，上报
• 模拟真实的场景（ 环境搭建、数据准备）

而且 核心必须要 “快速反馈”，“大力出奇迹”

• 黑盒、白盒、线上问题快速智能修复

• 全面快速

这几大需求才是迫切的

所以能否测试通透， 就根据系统知识维护是否完善， 再去分层
不限于：工具
价值在于： 整套多系统的问题，及价值提出，才是核心。

并且 越往后，实际的真实体验，以及业务价值，其实更会有价值。

最终场景：应该是有个平台， 写完测试用例后， 连接上设备或 系统后后，AI 直接帮你跑， 别在意什么 UI、数据链路、代码；AI 都可以接入

做到从面 到里 的 全面的测试

目前的技术是可以做到的

有心思写这个，还不如自己多 想想怎么 深耕系统， 完善验证 回环。。。先在自己的业务上证明 价值

liunx.do 了解一下

但这行下线跟上线，差距也很大......自己业余学习一下，给自己养生我觉的还行；

不用检查哈，直接把脉就行..

主要还是要看做的什么业务

我还不至于那么单纯， 路子有。

但我自己找了本《中医基础理论》看了下，表示 自己的性格貌似不是很合适

满篇文档，都有点玄而又玄的味道，对于我这种大直男有点困难；

学不出这种 “玄而又玄” 的说话方式

正规大医院，省中医，退休后，被返聘的，特殊挂号，希望你别用到

留下来的都是大拿

直接给 AI 接口文档 + 代码，让他自己写工具，写测试用例，自己测试。 没必要跨上下文

如果加上屏幕 UI 组件多维度信息，并且包含 UI 组件 的复用性、稳定性、筛选评估。 感觉这部分才是最难的吧

现在手机屏幕解析还是二维维度的吗？ 不能解析成，多维度的 Map 吗？

是这种感觉，同道中人，我也一样~哈哈哈，我这边架构都重写 2 词，最近一次花费大量时间 review 代码、自测代码。

不知道什么构造，到时候怎么知道如何测；开发都是 AI 生成的代码，自己都要理解半天。哪有心思搭理测试