随着 ChatGPT 的火热，AIGC 强大的潜力让大家非常兴奋。体验了下目前 ChatGPT 虽然可以写自动化测试脚本，但是还不具备执行自动化测试的能力，另外分析需求，写测试用例的能力也还不具备。
试想如果未来 chatGPT 可以直接执行测试任务，丢给它一个测试包或一个 url 地址，告诉他测试环境配置的参数，说明需要测试的点，chatGPT 开始自动执行测试，甚至可以进行探索性测试，并且生成测试报告。甚至给它一个需求 wiki，让它自己分析需求生成测试用例，然后自动执行测试用例，那么达到这样的效果需要多久呢？到时会对未来测试行业产生什么影响？
达到你说的这个能力的 ai，为什么不集成在研发 sdk 里呢。。。
和 AI 的对话，本质上是对 AI 结果的一个测试过程。
测试人员可能会消失，但是测试本身并不会。
不过有 AI 好方便。。。有些套话他比我还溜
要先能够实现私有化部署才行，不然数据安全这关永远过不了。大公司可以自己搞大模型，小公司没有这个财力
跟我有差不多的想法：产品输出需求文档，开发输出技术文档，那能否去训练 AI 通过分享这些文档自动生成测试用例，然后再进行相关验证。 但 @ 我去催饭 一楼说的对，如果 AI 有这种能力，应该是源头就去预防或是阻止 BUG 的产生。跟测试左移的想法相似
作为一个 AI 语言模型，ChatGPT 目前已经有了惊人的进展，但是要让它直接执行测试任务并自主分析需求，生成测试用例和测试报告，还需要解决一些技术难题和算法优化。因此，要让 ChatGPT 达到这样的效果，需要一定的时间和大量的研发投入。
如果 ChatGPT 可以实现自主执行测试任务，那么会对未来测试行业产生重大影响。首先，它可以显著提高测试效率，节省测试人员的时间和精力，从而降低测试成本。其次，它可以减少测试人员的错误和疏漏，提高测试的覆盖率和质量，从而提高产品的稳定性和可靠性。最后，它还可以为测试人员提供更多的测试思路和创意，促进测试人员的创新和进步。
当然，实现这样的目标需要不断的研究和开发，同时需要结合业务场景和测试场景进行深度优化。同时，也需要考虑 ChatGPT 可能带来的一些风险和挑战，比如安全性、可靠性、适应性等等。因此，我们需要持续地关注和探索 ChatGPT 在测试领域的应用和未来的发展趋势。
DTung
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这个确实需要投入大量的人力物力财力来搞，表面上是让 AI 学会自动搞测试工作，其实本质就是训练 AI 能否具备自己理解思考的能力，甚至具有自主意识，这个问题就比较科幻了。
躺平了测试者
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根据需求 wiki 自动生成测试用例短期估计可以实现，比较难的就是生成的用例是否有效，有些需求产品根本都没写清楚的地方，这个时候 AI 可能就没法主动和产品来确认需求细节，我们可以通过需求评审会来改进。
搜下 google 最佳实践。貌似全量 75%，增量 90% 以上
自动生成接口测试用例已经可以了，如果是业务用例的话，需要长期跟它对话，就想给新入职员工进行培训一样，不然它不了解项目历史背景以及关联的隐藏需求，用例生成肯定不全面
没有相关精准的语料，没有办法实现，当前 AI 只能结合上下文查询，不能自己学习和创造没有的是基本定理，可以用 GPT 和投喂向量数据库做结合。