2022年底，ChatGPT横空出世，如今已火爆全球。ChatGPT不仅在科技圈引发了地震，更是引起了全社会的广泛关注，也让很多行业的从业者产生了担忧。
ChatGPT会取代教师吗？ChatGPT会让媒体工作者失业吗？ChatGPT会改变金融行业吗？
……
甚至连创造了ChatGPT的程序员本身，也在担心ChatGPT会不会取代程序员？毕竟ChatGPT现在不仅能写代码，甚至还通过了谷歌L3级别的技术面试，能拿到18万美元年薪。
除此之外，ChatGPT还可以帮助我们找到代码中的Bug：
当我们被一个不明显的Bug搞得焦头烂额时，ChatGPT也许可以派上用场。
看到这里，测试工程师可能要慌了。ChatGPT都能找Bug了，那还要我们测试干什么？
01 取代你的不是AI 而是会用AI的人
测试工程师的职业危机已经不是第一次出现了。
当自动化测试出现的时候，只会“点点点”、重复机械操作的测试人员就危险了；
当测试开发的概念普及之后，不会编写代码的测试人员也面临被淘汰的风险；
如今ChatGPT横空出世，测试工程师该何去何从？
其实，AI从来都不是人类的敌人，而是我们的工具。就像科技圈大佬反复强调的一句话：
取代你的不是AI，而是会用AI的人。
软件市场瞬息万变，测试行业在遵循市场规律的同时也在变化。
但是，测试的底层逻辑是不会变的。这与任何方法、工具（无论是手工测试、自动化测试，还是通过AI技术辅助）都没有直接关系。
测试工程师需要具备测试思维，测试思维会影响测试人员采取何种策略开展测试工作。
02 测试人员为何会陷入困境
做测试的同学可能都会陷入类似的困境：
- 天天被开发“使唤”，完全没有自己的工作节奏，一直要跟着开发的节奏走，总是要面对突如其来的加班；
- 明明测试的重要程度不亚于开发，却完全得不到领导的认可，每次把Bug提交给开发同学还要遭到嫌弃；
- 每天重复一些单调、机械的工作，想转开发但没有时间和精力学习……
在一个项目的实际开展过程中，测试人员经常会面临如下场景：
⏹需求不断变化，然而软件交付时间不变；
⏹开发人员将版本发布延期，但没给测试人员留下太多测试时间；
⏹在项目经理要求的新功能上线后，市场人员的反馈是新功能基本没人用。
在面对上述场景时，测试人员可能会感到压力，不仅有产品交付的紧迫感，还要保证软件质量。
然而在大多数场景中，测试人员很难在早期就参与到项目中，发现的Bug也未必能及时得到修复。当软件版本临近上线时，无论是已发现的Bug，还是不符合需求的设计，都可能不再修改了。
虽然我们都不想让带缺陷的版本上线，但产品经理认为已知问题风险可控，时间紧迫，版本必须发布，只能硬着头皮发布了。
为什么会发生这种情况呢？
产品经理的决策背后，其实遵循一个原则：测试是一种商业性投资活动。而作为投资活动，投资方必然考虑产品的投资回报率（Return On Investment，ROI），即产品价值问题。这些正是“敏捷铁三角”模型所要表达的重要思想。
▲ “敏捷铁三角”模型
在一般情况下，所有产品的开发都会受到其价值、质量和约束的限制，其中约束是指产品的开发受到投入成本、产品功能范围和产品发布进度的共同约束，三者关系紧密，相互影响。
软件测试活动也不例外。接下来我将为大家介绍的软件测试工程化，正是围绕产品价值的一系列测试活动而有序进行的过程。测试工程化是一个系统化、模块化和规范化的复杂过程。
03 什么是软件测试工程化
软件测试人员的工作岗位是“测试工程师”，如果不理解"工程”二字，就谈不上测试工程的落地。
要弄清楚软件测试工程化这个概念，首先需要理解什么是工程化。
工程化一般指，从项目目标出发，经过获取需求、分析需求、方案设计、实现落地等一系列规范操作，实现阶段性目标，最终在预算内按时、保质、保量地实现业务目标，甚至可以做到“多、快、好、省”。
工程化中存在计划、分析、设计、实施和评价等关键环节，而且重视项目管理、质量管理和工具的使用等，具体体现在3个方面：
系统化，即能够系统地解决问题，而不是片面、局部地解决问题；
模块化，面对复杂问题，能够逐层分解问题，然后各个击破；
规范化，最终把解决问题的思路梳理成合适的流程、策略和模式等，并持续改进，保证软件测试能够持续、稳定地进行。
说到这里，软件测试工程化、测试计划、测试分析和测试设计等的重要性就很容易理解了。
在面对测试风险时，测试人员要清楚如何寻找合适的测试策略来应对，并了解如何通过测试流程更好地保证测试质量，如何通过自动化测试提高测试效率，以及如何规范测试行为、评价测试结果等。这些都是测试中的重要工作思维，也就是工程化思维。
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