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。

很厉害啊，和硬件结合的 AI 才是最强的。

你搞错了吧，有确定答案的肯定还是 true 和 false 的断言，这个不用变啊。
不确定答案的，你想说大模型的幻觉吧，这部分都是一般是人工抽检 + 另一个更厉害的大模型做判断（时间长）。另外你得想办法降低大模型的幻觉啊，比如 RAG、长文本、多轮会话下的解决方案，乱答之后的报错机制等。不是来这里吐槽呀。
AI 测试目前是要把手工点点点的完全代码化（AI 效率特别高），让问题尽量的前置/左移比如 CR、单测、接口自动化、UI 自动化、数据库的对账、监控巡检等，然后手搓 agent（agent 测试开发？？）给所有人提效。你说的是断言判断的部分吧，这地方和之前一样就行。

没懂大模型体量很小是什么意思，MOE 下，体量很小也很强大了，你要干啥不够用，是你用的不好吧。

不要想的太复杂：把 AI 当人来问，来请教就行了。
不要炫技：AI 面前，大家都是学生。
选择最合适的：QA 的最终目标是帮助业务成功。
不要选择最好的：还是选择最合适的吧，最好的可能搞不定。

面你会的呗，另外可以去看看牛客网的面经（我大受启发）。

浅答一下，最近在看 ai 的东西。1. 你可以去看下高飞的接口测试代码生成提效的录屏，他那里有解决方案，比如自动生成 rag 文档，代码结构/格式，提示词的写法等，你的 80% 目标没问题，并且不用 coze 这种可视化流程编排工具，直接 cursor 等就行。2. 我建议数据层要写好，这里要投入大精力，包括边界 Case 也是边界的数据构造。3. 你可能想说 agent 的开发/测试比较重，不是你的工作核心，实际上 qa 的工作核心就要转变到 agent 开发上来，agent 开发是 2-3 年的未来，你不做别人做了，别人就把你干掉了。

真的感慨啊，本文中 Ptest 的 QA 实现者现在是我的实线 leader，圈子是真的小啊，哈哈，我当初崇拜了那么久，感慨万千！

以导出功能新增一个字段为例，头条这边 QA 介入的方式如下吧：

1. QA 参加需求评审和技术评审，评估影响面。
2. QA 对自动生成的 Case 做检查，看 Case 是不是都包含了，尤其是边界场景。
3. 研发自测，流水线上会执行 QA 之前写好的底线 Case。（你这里问的其实是此需求涉及的可能是 P2 级别的非核心 Case 自动化要怎么改怎么执行，如果你们 P0 的场景都自动化覆盖完了，那么写 P2 的没关系，如果 P0 的都没写完，这部分 Case 就是没有），研发来保证质量。
4. 验收阶段，PM 和 QA 、RD/FE 一起在测试环境演示一遍，什么问题当场就演示就问，确认效果。
5. 上线后的线上回归，也是 RD/FE 来执行。

你问的这个其实是个大问题，如果你这套跑通了，实际上你的工作就没了。
那么你问的问题能不能实现呢？如果是新增导出功能这个例子，我觉得是可以实现的，AI 来生成这些自动化代码，很快。

“所以 AI 的出现并没有拉进普通人和专家的距离，反而把差距拉的越来越大”，对这句话，目前的我是想反驳的，AI 无限拉进了普通人和专家的距离，普通人和专家比就剩两步了，一是专家才能给 AI 纠错的能力，不过这点大模型越来越准确了。二是专家对知识的融会贯通，可以创新。但是普通人也可以创新，这个知识积累的门槛已经破了。
此刻的我的心情是很复杂的，没想到能亲身经历这次技术革命，很兴奋，但是革的是我的命，很 x 蛋。
工业革命那一次，机器替代的是体力。一个靠力气吃饭的人，突然发现机器比他有力气，比他持久，比他便宜。那场革命打碎了一个延续了几千年的结构，体力稀缺这件事，从那以后，不再成立了。这一次，替代的是智力。——取自知乎。
我现在很悲观，ai 真的太强了，我也是后知后觉，真希望我能找到解法。

1. 人力要用到高优的地方去，比如你们有特别高优的需求，这个需求做不完，公司就黄了！那么完全不用做什么自动化，核心人力都投入到高优需求去。
2. 领导有职责，就要找到当前阶段，团队最高优的几件事是什么。可能他能力有限，找到了这个，也可能你们团队很完备，剩下了这个，总之你领导认为这个是高优的事。
3. 你有能力，你发现了更高优的团队事情，你高瞻远瞩，可以私下跟领导聊聊，看看他是不是能转向，如果你的高优方案能让他上下都没有推进阻力，还有高绩效拿，那何乐而不为。
4. 你也不知道应该做啥，那么从本质上说，你们领导目前推进的自动化测试，是难而正确的事，要推进没啥问题。我赞成推进。这条是我最想说的，放弃谁都会，坚持才是最难的。
5. 你知道应该做啥，你伟光正，但是你领导真看不清楚，是个蠢材，那么建议划水，早日脱离苦海。

量化主要有几点吧，1. bug 召回率，能找到多少 bug，占总的 bug 数是多少。2. 节省了多少人力，比如有些场景手工就不用验证了，或者某些需求就不用人工介入了，人力缩减了，但是干的活没少，甚至更多了。（更卷了）3. 挽回了多少线上事故，挽回了多少资损。比如研发偷偷改的代码/配置触发了自动化，被发现了 bug 等等。4. 自动化的口碑提升，小组内的，部门内的，公司内的，行业内的，收到了多少好评，提高了多少影响力，增加了多少公司的凝聚力，大家干活更有奔头儿了，加班更多了，啊，呸，大家工作热情更高了，一起为质量保障想的更多了，又主动创建了多少多少工具。

最核心的是思考你的工作怎么帮助业务提高质量，其它迎刃而解。

大厂能面试你，我觉得很奇怪，学校够不上吧。
可能你简历写的很 NB，里面啥啥都会，那就给个面试机会。
一面我理解的逻辑很简单，就是你简历上写的都是真的，就能过一面。比如你写的精通 SQL，那么人家就按精通的标准来，你写不出来就是欺骗就凉，逻辑很简单。你写简单了解 SQL，但是精通 Java，人家也会面你，但是 SQL 要求就不会那么高。
一面挂你，总体是个不会错的决定，一般都这么干，可能不是你的问题，别灰心，继续加油。一般女面试官比较水~~比如颜控，哈哈，别太放在心上。
现在要求太高了，3 年经验能学到啥已经一日千里了，不好说了。
我觉得你可以简历上写，某某核心需求，你写了 5000 行用例，怎么执行的，怎么设计的，怎么让这个核心需求高质量上线的，线上多少用户没出过问题，后续有什么思考怎么改进。可能比精通 SQL 要强不少。

感觉你说的中厂是类似 58、知乎这类的，口中的小厂，还能这么给钱的，大概率不能成为 “厂”。
题主有一些概念其实不太清楚，不像钓鱼贴，所以来答一下，当然我也就一看客，随意发挥了哈。
首先，小公司其实没看起来的那么稳。入职小公司，很基础的，里面要有能接应你的人，是内推过去的。要不然你咋知道是不是抗雷进去的，里面就一大坑，比如这个项目处在黄不黄之间，老板想博一把，高价请来一批人，成了就赚了，不成就砍了。再者小公司人际关系风险要高不少，你的总监可能就是大厂的一个 P7，相信你也见过 P7，可能也没 diao 过他，现在是你的总监，你要舔。小公司基本都是站队，站错边了，就凉。
你对小公司的发展前景也太乐观了，这么说吧，就算小公司 NB 了，你入职的时候没谈到什么高级职位，想坐顺风车，一荣俱荣，那就是想多了。小公司更多的是新人换旧人，比如发展大了，空降一个某某大佬，他肯定带一堆小弟过来，旧人瞬间从主力走向被替代。
其次，小公司和大厂的工作内容差距，比想象中的要大多了。你未来想回到大厂，要难多了。而中厂和大厂的工作内容差距没那么大，主要是公司内部工具基建完备程度接近，所以大家工作方式很接近。按知乎、58 举例，这种跳大厂还是容易一些的。
最后，简历是不能往下跳的，尤其是年轻人，简历是要一步一个脚印，是要有逻辑的，钱是一方面，你要去完成什么 “使命”，你的职业规划是什么，要在简历中体现。一般真不往下跳，越走越垃圾，后面真不好解释，可能简历关都过不了。
那么什么时候你能去小公司了呢？
是内推，内推人站住脚够给力，去一个调查过的好部门，过去后直属领导你足够了解，或者就是有大腿抱，钱必须到位，职级要高，你去不是打杂的，一定要一个高职级能打一片的，公司要说得过去的比如上市公司，你是能 hold 住这个职位的，你不是混子，有即使被干掉也能再找到工作的实力。

我理解的轻松简单模式：

1. 学校学历要好，比如 985 硕士。学习成绩不能太差，当然你都硕士了也差不到哪里去。这样面试机会很大。
2. 计算机相关专业，计算机相关的技能要很熟练，比如下载文件前后端是都是怎么做的，这种技术原理要 66666，刷题要 6，代码不能生疏。为人性格要好，思维要快，简单说话茬不能掉地上，什么问题都要接得住。这样面试基本就过了。
3. 所谓面试造航母，进来拧螺丝。入岗之后的技能包要求其实低多了。不过要拼一下，按拼 2 年准备，就是每天 10 点下班这个觉悟要有，目的是得到团队的认可，人脉建立，关键是得到某些大佬的好印象。
4. 可以不用天天拼了，但是不建议划水，大家的眼睛是雪亮的，划水被发现是分分钟的事儿，但是可以忙些自己的事情了，比如家庭，生活。主要是跟对人、找对业务，要主动去接近，去找。
5. 团队地位的提升，责任和能力的要求越高，但是不要担心，因为你有年龄的优势，团队会给你试错的机会，别搞太炸是没事儿的，勇敢向前。多请教领导。
6. 非常的自信，你做的事就是对的事，不用管别人眼光，大家会不自觉的受你感染，向你看齐，心态放松。
7. 团队资源会向你倾斜，什么会议，出差的机会越来越多，不再上手干活了，就是指手画脚了，我认为这是轻松的开始。