大模型驱动软件测试
朱少民 邢颖
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朱少民 邢颖
在软件工程3.0时代，传统的软件测试正面临着根本性的转型——从流程驱动的自动化测试向智能化、认知型的大模型驱动测试演进。本书旨在系统阐述大模型如何重塑软件测试的方法论与实践，帮助测试从业者把握时代机遇，提升专业价值。内容涵盖大模型在软件测试全生命周期中的应用，从理论层面探讨了理论框架与技术基础，从实践层面详细介绍了大模型如何赋能测试需求分析、测试用例设计、自动化脚本生成、非功能测试以及测试管理等核心环节。本书还深入探讨了大模型时代测试知识工程的构建方法以及测试人员的角色转型与能力提升路径，为测试从业者的职业发展提供了前瞻性指导。 本书适合一线测试工程师、测试团队负责人阅读，也可以供开发人员与产品经理、高校师生及研究人员参考。
朱老师出一个测试的skill一定会爆火。本书和LLM的关系感觉不是特别大。用harness在不确定性上构建确定性，这一点无论是用人脑，还是LLM，本质是一样的，只是LLM的效率高出太多了。从这一点上来说，AI时代的测试活动更需要软件工程，更需要融入软件开发活动。认为AI时代的脑力劳动过程会极大的趋同，能触及的数据和可使用的方法极大程度能决定走多远。
确实像网友评论的那样全是概念。
前面几章关于AI的知识网上有免费资料，后续只是讲AI能用在哪些方面，没有深入落地
在AI时代，我们需要不断努力学习，拥抱变化