QA 的生死线：QA 测试质量显著高于研发的自测。
如果达不到，基本就看命了，比如你亲哥是研发负责人，或者是你可以在极短的时间内比项目组的人更懂业务，提出更有价值的业务方向或者 bug。
靠自学迈过生死线的，现在连硕士、博士都找不到工作，你比他们学习能力更强吗？也不排除有，但是看你的问题描述没看出来。

写了很多又撤回了，你能看到，有缘的话就私聊吧。不想动太多人的蛋糕。

测试不是例外啊，AI 对 QA 的提升是非常非常非常巨大的，从高质量到高效率都是巨大的提升，AI 不会让质量保障的水平降低，相反是提高到了一个非常高的水准。
真不知道业内为什么在说测试越来越忙，是反向宣传吗……也是，再宣传岗位都没有了。
再说需求多就累的事情，QA 确实有效率的上限，但是据我的估计，AI 加持下的 QA 的上限被打穿的话，真的是超负荷的在跑的话，每个月 AI token 的成本是非常高的，如果是国外的模型是肯定过 2 万人民币的（估计 40 亿 token+），国内的模型也得大几千，AI 的 token 额度都到了么就在这里喊打穿了……
并且 token 能花到 40 亿的 QA，我觉得都不会喊累，因为那真是乐在其中。

这平台没什么大用甚至没用。
LLM 确实可以做生成用例的事情，但是不应该这么用。
看了后面的服务设计，从一开始 LLM 就不是这么用的， “屎上雕花” 的项目。

首先你要以无限 token 的终态去思考问题，如果 token 无限，你们目前这套还会痛苦么，如果还痛苦那么你们公司处境会很难，就像诺基亚对上安卓，没有跟上时代。
其次现状是没有任何 token，只能按老方法来思考问题，1 建议小功能，比如开发 5pd 内的，研发自测 + 上线即可，qa 不参与，具体时间你们得充分调研，把业务测试的压力降下来。2 回归方案的改革，比如主功能看看就行了。3 怀疑你们人效没打满，还是从自身上找找原因。

直接问豆包就行，知识都泛滥了。

我第一次回复你是不是陈述句，什么叫那么喜欢反问。另外做东西之前，多和 AI 交流一下，你做的这个提效落地实战，还有很多提高的地方，多问问豆包吧。

是啊，你的基建不是已经搞的非常好了吗，所以随便一个人贴一个链接就行了，这不是你开发 agent 的目标么？另外会 AI 的人有很多啊，为什么一定是 QA。

作为一个 QA，我的真实感受是：不是 AI 要取代 QA，是会用 AI 的 QA 会取代不会用 AI 的 QA。
持保留意见，也可以是会用 AI 的其他人（毕竟你就贴个链接没有任何操作门槛了）会取代（无论你会不会 AI）的 QA。

能打通，很快通用的解决方案就会来了，比如大佬们吃个饭碰一下，投几个人力就做出来了。但是打通干嘛呢，好好就业呗，多好。