大模型驅動軟件測試
朱少民 邢穎
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朱少民 邢穎
在軟件工程3.0時代，傳統的軟件測試正面臨着根本性的轉型——從流程驅動的自動化測試向智能化、認知型的大模型驅動測試演進。本書旨在系統闡述大模型如何重塑軟件測試的方法論與實踐，幫助測試從業者把握時代機遇，提升專業價值。內容涵蓋大模型在軟件測試全生命週期中的應用，從理論層面探討了理論框架與技術基礎，從實踐層面詳細介紹了大模型如何賦能測試需求分析、測試用例設計、自動化腳本生成、非功能測試以及測試管理等核心環節。本書還深入探討了大模型時代測試知識工程的構建方法以及測試人員的角色轉型與能力提升路徑，爲測試從業者的職業發展提供了前瞻性指導。 本書適合一線測試工程師、測試團隊負責人閱讀，也可以供開發人員與產品經理、高校師生及研究人員參考。
朱老師出一個測試的skill一定會爆火。本書和LLM的關係感覺不是特別大。用harness在不確定性上構建確定性，這一點無論是用人腦，還是LLM，本質是一樣的，只是LLM的效率高出太多了。從這一點上來說，AI時代的測試活動更需要軟件工程，更需要融入軟件開發活動。認爲AI時代的腦力勞動過程會極大的趨同，能觸及的數據和可使用的方法極大程度能決定走多遠。
確實像網友評論的那樣全是概念。
前面幾章關於AI的知識網上有免費資料，後續只是講AI能用在哪些方面，沒有深入落地
在AI時代，我們需要不斷努力學習，擁抱變化