阿里和字节在岗位序列上已经投统一的动作了。

虽然我个人认为这个序列统一只是某种浅表的外部刺激响应，本质上不影响开发和测试的分工（毕竟现有从业人员的技能栈和收入水平，还是研发和测试两种职能定位有明显差异），但是不好说过几年后大环境会不会再变化。

说不定未来大家都能当研发，也能当测试，两个工种的技能门槛和边界会越来越模糊，最后就统一在一起，而测试执行变成纯外包执行的模式，再保留比较少的测试经理做风险管理、项目进度管理等偏 PMO 类的工作。

bad：测试和开发是敌对，开发写 bug 测试找 bug
good：测试和开发是协作，共同为产品有好质量努力

bad：测试和开发对着干，开发不认问题，测试抓着点细节一直纠缠没完没了
good：测试和开发有好的合作方式，沟通高效，易达成共识

bad：测试和开发互相鄙视，开发鄙视测试不会写代码，测试鄙视开发一直写 bug
good：测试和开发能正确理解工位分工和技能专长，各司其职，换位思考

我现在就在硬件公司，给我的感觉是嵌入式测试工资不会比软件测试高，而且机会会更少，你看看市面上软件公司和硬件公司的数量分布，肯定是软件公司更多

【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

【测试结果为 PASS 的还真不一定是 PASS】，你都这么说了，那肯定还是需要人工再 check

【如果需要人工再 check 一遍，那么好像 AI 测试也没能提效多少？反而成为了一种负担】

1. 现在技术行业在疯狂落实 AI 的一切根据无非是 “大家对大模型能力上限有一个极高的预期”，大家是在给未来做铺垫，或者在争未来的主导权，让自己不掉队。
2. 所有的提效都不是一蹴而就的，本身都需要打磨，只是打磨的时间长短问题；选题方向就直接影响了可行性和打磨时长，所以这里的【AI 执行测试】具体是个啥？

字节还是舍得给钱，经典互联网模式，早期干啥都是不计成本先圈流量用户

后面我发个 spec coding 的分享

测开现在算是一条不归路，在 AI 下代码技能和熟练度逐渐变得不关键，关键是发现问题的经验、落实执行力、架构设计能力，在业务方向会越来越有优势。

毕竟以后 AI 把研发需求都卷完了，研发就该来卷测试工具了，测开是 100% 被研发卷到的。

建议还是找业务方向为主，面试时可以把搞过测开方向为优势去切入。

我其实更想看第三个命题【命题三：源于 “生产者” 的质变——用 AI 编写的软件系统如何测试】

这类垃圾邮件很早很早以前就有了，真可谓海量捞鱼