之前的测开不就是这样的么？工作性质就决定了水平高不到哪去啊

转 AI 应用开发、转架构，多学学架构思想，转管理，多多学学管理思想

【换个名词，一样的格式】
有了 AI，普通测试懂点代码都能自己搞平台、框架
专门的开发感觉存在意义不大了
结合现在头部互联网公司已经推进研发测试合并的趋势
我总结：研发岗位，拉完了

无论 AI 写代码的能力再强，有些领域知识还是存在壁垒的…… 肯定有用，就看测试开发岗有没有纯测试出身的人真的能通过面试就好了

有了 AI，测试开发、测试工程师已经是同一个岗位了，结合现在的市场，测试开发的薪资会打到和测试工程师一样

感觉目前测试终于快回归测试本源了，测试策略，测试分析，质量追溯，质量闭环才是测试最有价值的内容。 之前那些当不上开发转测试基本不懂业务还倍儿优越的 “测开 “简直闹麻了

如果对于测试开发的定义就只是去写写平台，写写页面， 那确实这个岗位是拉完了。 如果对于开发人员的理解就是 crud，那开发这个岗位也确实拉完了。 所以对于一些只会 CURD 的开发人员，还有只会写写平台页面的测试开发人员来说，确实天都塌了。

但显示是，软件开发不是只有 CURD，测试开发也不是只在写平台工具。 不同的人用 AI，效果也是完全不一样的。 AI 仍然是一个需要十分专业的知识才能驾驭的东西。 它不是一个傻瓜式的工具。 大多数人都觉得用 AI 去做事情就好像跟豆包对话一样随意。 那他们根本感受不到 AI 的威力。 只是在听说 AI 能怎样怎样

我也担心，这样子下去测试会不会被淘汰

换个思路，好的岗位应该是供小于求。
但凡出去投投简历就知道啥情况了。
没必要比较。整个研发技术链还剩多少是供小于求的。
你现在转行做 AI 算法，都不会有机会。。。想太多。

不要把岗位 Scope 当成自己的成长边界。岗位定义的是你今天的职责，而不是你未来的可能性。持续学习、拓宽眼界、理解更大的系统，主动承担更高价值的问题，才能不断扩大自己的影响力。

正在听楼教主的内部课程，楼教主都强调，想做出工程化的产品或项目，有古法编程能力和架构能力，是关键点。

最近在使用 SPEC 开发测试工具 和 定制 harness 的测试工作流时，AI 生成的规格文档和技术方案，是需要人工评审的（架构、技术、细节），更加坚定了 以前的高级测开，如果能积极拥抱 AI，一定会成为更好的 AI 人才。

目前的核心点：仍然是先发现问题，理解大概的解决思路，才有 AI 提效的可能性。 目前 AI 的能力落地，还是要落地在解决问题和提效方向，这些能力本身就是原来在技术和业务有所建树的人才具备的。

从团队内部人员的 AI 探索深度来看，目前做的比较好的，也都是以前测开能力更强的同学，更有机会做得好。

例如金融领域