目前在工作中用 ai 接口（kimi\通义）对 pdf 文件中的相关数据提取，和其他源的数据做对比分析。领了红包

【大模型来判断 UI 界面，有没有样式错乱的问题，都标记出来】

困难点：
1 数据收集与标注 (需要高质量资料和人力投入)：

数据：需要收集大量的 UI 界面截图，包括良好样式和样式错乱的实例。覆盖不同平台（Web、移动端/小程序）和设计风格

标注工作：需要相关人员对收集的数据进行标注，明确哪些是错误的样式、布局问题或不符合设计规范的地方。这需要大量的时间和人力成本。

2 模型开发与训练
需要选择合适的大模型架构，需要高性能的计算资源，需要具备深度学习和机器学习背景的工程师来开发和调整模型，确保模型在特定任务上的表现

3 工具开发
将训练好的模型集成到现有的测试流程中，可能需要开发 API 或前端工具，以便测试人员能够方便地使用

搞定完上面三个，其实你都可以自己拉些投资开个公司了

要找的痛点就是当前在测试工作中，有哪些是能通过 AI 能力进行更好提效的。总之还是不要报消极情绪，毕竟找理由有千万条。比如在根据自然语言描述生成测试用例，的确会大大减少这部分时间消耗、人工对比历史性能数据也可以通过当前的 AI Agent 产品尝试实现等。
最有困难的是如何让 AI 能力融入到测试的整体方案中，即稳定成为 OA 系统或流程的一 part。当然如果做到，你将成为 OA 领域中推动其在时代发展中的重要一员！

我这小公司，不可能做这方面的训练，所以就想问问市场上有没有训练好的。

😅小公司有什么业务场景需要用 AI 去做这种测试的吗，为啥不多招一两个应届生，让他们点到冒烟不就行了？

最大的作用是代替了以前需要查的工具书。

就是期望能使用，然后提高效率。。。。

目前都是用来搜索造轮子，替代谷歌百度。

你老板的老板把压力给到了你老板，然后压力向下传递。说真的，PPT 一顿乱吹，真没见到在测试领域有哪些拿得出来、又已经是可以投入使用的应用。

没收到红包不评论了哈哈

有种小作坊要全自动化机器生产的美感

替代不了吧，这两应该是相辅相成的关系。LLM 给你在检索上给出一些建议而已，还以一些问题给出简单的方案和 demo。

答案有效补发

去年我就跟老板说过了，但是可能是我不够优秀吧，觉得我没有发力

这个回复很 AI

好嘛，我成 AI 了

网上扑天盖地的都是 AI 相关的文章，测试相关的也多的要死！各种大会上讲的也很多，去了 解一下吧~