感觉 AI 赋能测试发展下去，最理想的模式还是 AI 基于需求文档生成功能用例，人再基于已有的功能用例上补充面向经验的用例：例如怎么测试这个功能是否是符合客户的要求？用户可能会怎么使用？是否遵守同类软件的用户使用习惯？有没有其他需要补充的非功能用例？然后交给 AI 去执行基于需求文档生成的功能用例，人工进行面向经验的探索性测试和补充用例的测试。
目前我司开发的 AIcoding 各不相同。
编程习惯好、能力强的开发，都会拉上产品过一遍产品的需求文档，使用 AIcoding 前，都会准备好对接后的功能交互图、函数命名规则、各个方法的注释、技术文档、甚至还有功能实现的代码样例，然后交给 AI 去照葫芦画瓢，产出的代码就很好，问题也没多到离谱、功能实现度 65% 以上，产出还快。
编程习惯差且水货开发，直接把需求文档、功能交互图直接就扔给 AIcoding 去生成项目了，也不问下需求文档有哪些功能、思考下他要怎么实现，产出的代码功能实现度 50% 不到，很多不需要的功能都没有移除，问题较之前多了 3 倍，产出是快了，但是测试阶段、改 BUG、补功能、删功能入口的时间比功能实现时间至少多 2 倍。

自动生成用例没啥难的，好的基座模型 + 质量高的需求文档 + 质量还行的源码 + 业务知识库 + 历史测试用例 + 测试用例设计规范提示词即可。

说的好像 agent 测开 35 不被裁一样，越是热门赛道年龄越大越不利。

AI 效能搞起来、公司业务测试 AI+ 赋能、慢慢往贷款行业卷市场，市场才是赚大钱的部门，容易 20K 往上，还能多劳多得，研发都是成本支出部门。

我也看到过这个岗位，给公司部署通用的 AI agent，给 HR 部门部署 AI 简历筛选系统和 AI 在线面试系统，给销售部门搭售后客服系统，给老板搭员工管理系统，还要负责公司的 agent 业务开发，钱少事多最先裁的岗位，自己做抉择呗

喂给它需求文档生成测试点清单还是挺好用的，拿到清单后去思考还有哪些是可以进行覆盖的。
写代码是真好用，以前要做好久的平台或者工具，AI 几天就可以完成就拿 4 年前的一个财务金额校验工具，我自己敲代码做了 3 周，现在用 AI 干一天就出来了。
测试文档生成，AI 生成方案、结构化用例表格、测试报告，复盘资料等等，都不用自己去手敲。
写财务系统验证的 SQL，AI 不仅快生成的还好。

未到 30，优秀的人，薪资要的低，4 年前一周就可以收到几个 offer，现在 3 周~1 个月足够收到 offer 了。
未到 30，优秀的人，薪资要的高，2 个月足够收到 offer。
超过 30，优秀的人，薪资要的低，1.5~2 个月足够收到 offer 了。
超过 30，优秀的人，薪资要的高，3~4 个月也许可以收到 offer。
任何年龄段，统本学历、测试菜鸟，薪资低都不见得有公司要。
任何年龄段，非统本学历、测试能力强、薪资要的低，3 个月差不多可以收到 offer。
任何年龄段，非统本学历、测试能力不强，没有公司要。

基于开发提交的 git 代码进行静态测试、回归用例推荐、改动风险预测，基于测试数据生成复盘报告，性能测试用例生成、执行、结果分析，生产环境用户反馈问题聚合分析、定位问题，时间多还可以进行研发的 SQL 测试。

研发中心 CTO 说搞接口自动化、UI 自动化没含金量，上限太低，买 tokens 就可以完成，多用 AI 保证线上质量、测试效率。

真的很赞同了，最近在鼓捣 agent 集群上云的东西，还好之前工作中用过 Docker、K8S。目前只做到了集成扣子智能体 SDK，可以部署简单的单 agent 智能体，对于复杂的多 agent 工作流，只能在扣子内部搭建，但没法在私有化环境集成，且不支持自定义大模型，还存在信息泄露问题。现在只不知道怎么设计这一套方案，缺乏那种专门锻炼过 Docker、K8S 的能力，在设计上就没窍，蹲飞哥后续新部门的技术咯

32 以上行吗

应该都是不想进外包，正常情况下没人愿意进外包，但是现在这环境~~~，外包能给一份工作并且还是本职工作干着总比完全失业强。你要这样想，最近 3 年毕业的本科大学生，灵活就业率 40% 多，专科还有一份工作可以干已经超过 40% 的本科生了，比上不足比下有余。

碰运气，你经验刚好和他们匹配，刚好他们招人，刚好没有其他更合适的人选，肯定考虑你了

我本来要给他建议去干外包的，但看到他 29 就迷茫了，我就不建议他进外包了，进外包最多干 6 年，最后还是得考虑失业的情况。我也是 29 岁被失业，当时就想着先找着，找不到在转适合本地就业环境的工作，后来进了外包，当时选择外包也是因为甲方是央企，进来卷卷也许给我转正了呢，然后坚持到现在，目前来看转正多半是没戏了，就骑驴找马，结果快 2 年下来，没有几个公司可以跟现在的工作比，就一直干着了。

如果继续干测试，这个年龄要么去一线卷，要么留在成都转行，二线、三线城市，经验不够的测试的工资跟其他行业高不了多少，10K 左右才是本地测试的区间，14K 以上的会优先考虑一线回来的跟公司业务匹配的人选，而且看不出你的能力有多强，能力是否可以盖过学历这个硬伤？

这个是我们使用的测试用例生成 agent，不造轮子直接用扣子平台的 agent，在测试平台集成扣子的 SDK 即可。
知识库、数据库、文档解析 MCP 全在扣子维护，这个地方只做前端交互页面，不处理任何逻辑，达到的通用可配置化，可以通过 Coze API Token 和 Workspace ID（工作空间）切换自己的扣子平台 agent。并不局限于测试用例生成。我们一致认为搞工具还是往通用化上多思考思考。

我们是先人工 +AI 梳理后台服务的接口调用链路，喂给 agent，需要依赖的接口，返回参数进行入库，做好字段映射，参数的 value 更新时同步更新数据库，执行完毕完后进行测试数据销毁。

AI 成本高才有测开和研发的一席之地，这是利好 人 的，如果成本真很低了，人 就没了

这玩意还是看公司投入成本，一毛不拔的公司，也别想着 AI 自动化了，顶多出一个 demo 然后成了半成品 KPI。自费 AI 如果能让自己工作轻松些，是可以考虑用用的，工作轻松了，心情也好，心情好了，身体状态就好了。

就这几个原因：岗位少、年龄大、薪资要太多

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

真的是纯靠运气，我在二线，2022 年 3 月份那会儿找工作，1 个月下来就收到一个央企劳务的 offer，我就直接去了，目前在央企呆了快 5 年了。其他同事，在这 5 年间换了 3 家公司，前段时间又没了。这几年（至少 5 年）稳定的收入源真的超过了很多人。

有点夸大了，能有 40% 就不得了了。如果你是测试开发，现在 90% 以上 AI 能搞定

月均 100 左右到月均 300。领导问怎么还没上线，答：开发的 BUG 没修复完，现在的质量不满足上线条件。不就搞定了，如果非要上线，那就把风险抛出来，然后由领导决策要不要上线。