我至今仍清晰地记得，2023 年 4 月的某一天，当我首次使用 GitHub Copilot 时，那种震撼之感瞬间袭来。彼时，人工智能（AI）在编程领域尚处于辅助阶段，扮演着编程助手的角色，为开发者提供代码建议和简单的逻辑补全功能，虽能提高一定的编码效率，但距离独立完成复杂编程任务尚有较大距离。
然而，时间的指针快速拨转至 2024 年 8 月，我初次接触 Cursor，又一次被深深震撼。借助 Cursor，我轻松实现了两个小工具 80% 以上的代码编写工作。在这一过程中，我陷入了沉思。
仅仅一年时间，AI 在代码编程领域的进步堪称飞跃。它已从最初的编程助手，华丽转身为能够独立承担编程任务的 AI 程序员。如今，越来越多的工具具备了 Cursor 的能力，国内诸如通义灵码等工具也陆续上线了类似功能。这些工具不仅免费提供使用，即便收费，其价格也极为亲民，相较于聘请一名专业程序员的成本，简直是微不足道。倘若 AI 上下文足够大，那么即便是大型项目的开发，AI 程序员也完全能够胜任。
“日新月异” 一词，似乎仍不足以充分彰显 AI 发展的迅猛势头。随着 AI 程序员的不断进化，一旦公司大规模推广应用，中低级研发人员的未来之路将何去何从？测试人员又该如何应对这一变革？
我始终坚信，AI 必将重塑众多岗位，却未曾料到中低级别程序员等职业，竟如此迅速地面临被取代的危机。
AI 辅助工具让软件测试和中级测开没有差距，未来注定是主业务推进的测试为主流
不得不说编码相关的技能越来越贬值了，AI 没火之前能独自搞定一个测试平台的前后端开发，大概率就够得上是中级测开了吧，因为那时候需要大量的试错与调试才能搞得出来，时间成本相对还挺大的。现在，一个应届生稍微学学，AI 生成个差不多的改吧改吧就基本能搞出来了。后续还是尽量想办法提升一些 AI(暂时) 干不了的软技能吧。
10 年前我刚入行的时候我老板问了我一个问题：怎么看待测试今后的发展。
我当时回答，铁路刚刚兴起时，铁路工人最开始是通过人工架设铁路线，随着时间的推移，各种机械化设备的出现，他们有更高的效率和质量，与此同时对铁路工人的要求也在发生变化，操作机械设备成为了新的高级工种，维护与检测也变得愈发重要。
我回答的时候心里对后面的发展没有任何实际概念，只是遵循技术发展的客观规律，做出的浅薄判断。我更判断不到这一天会这么快的到来。
于测试来说，以前我总希望我能自己去写单元测试用例，又或者我可以根据开发的代码结构和逻辑去编写业务用例，这些都不太现实，而 AI 的出现，让这些以前的幻想都已经变成了现实。
还有什么好说呢！积极拥抱 AI，积极拥抱业务。
至于技术，你可以说他变得廉价了，也可以说只是打破了技术人心底的滤镜罢了。
楼主说的是 AI 生成的东西能 work 的情况下，不能跑的时候咋办？有些搭环境和框架比写代码难。转行搞运维吧
