AI 时代，测试工程师最该补的能力，已经不是自动化测试了原创

最近一个叫f de1的岗位啊，开始频繁出现，他呢不是传统的开发，也不是只会调模型接口的一个AI工程师，它真正值钱的地方啊，是把是能够把一个模糊的业务问题啊，直接做成能上线，那能使用能产生结果的一个系统，这件事呢，对于我们测试工程师还是很重要的，因为未来真正拉开差距的可能不是你会不会古法编程，而是你能不能借助AI独立把一个产品诶从想法做到上线。现在企业里面缺的不是模型，而是能把这个模型接近业务里面的人。过去两年啊，也就是最近一年一年吧，比较火热啊，就是大家都在讨论这个模，模型的一个能力就是谁的推理更强，谁能写代码，谁的上下文更长。可是企业真正开始做AI项目之后啊，很快就会发现，诶，模型不是最难的一个部分，真正麻烦的是啊，企业的数据，诶，我散落在各个系统里面，我们旧的系统没有标准的接口，员工权限呢，完全不同。还有就是AI回答错了之后还要追责，原来的审批流程我们也不能直接推倒重来，模型很强啊，但他不会自动理解一一家公司的一个业务。

我们举个最常见的一个例子，哎，老板说，哎，我们做一个AI客服啊，是吧，看起来很简单啊，接一个大模型啊，导入文档啊，做一个聊天框，好像两三天就能上线了啊，可是真正开工以后那问题。可能就来了啊，就是我们售后政策啊和一些促销规则诶，我们可能会经常变化，还有就是不同的地区的一个退款标准诶也会不一样啊，另外就是一些AI涉及到赔付的时候，必须要有我们人工去确认，还有就是聊天的一些记录啊，还要进入到我们的一个工单系统里面，包括一些回答的一个正确率啊，响应速度和调用的成本，哎，都要去监控监控。这个时候呢，企业需要的就不只是会调API的一个人了啊，他需要有人进入到现场中，把这个业务流程给摸清楚，把数据权限接口，把模型和这个人员协作哎，串起来，最后呢，对这个结果负责，这就是FD1这类岗位突然受到关注的一个根本原因，AI行业的一个瓶颈啊，正在从这个模型够不够强呃，转向谁能把这个模型真正落地啊，所以呢，他f de1呢，它更像是一个能写代码的一个业务顾问啊，也像是一个必须下场交付的这个工程负责人啊，岗位名称可以变，但是这个能力方向啊是很明确的啊，理解问题，快速开发，完成部署，推动使用啊，为什么我们测试工程师离这个方向不远呢？啊，因为我们很多测试工程师啊，看到这个f de1的第一反应就是，诶，这不是开发岗位吗？是吧？

啊，确实啊，就是这个FD不是测试工程师换个名字而已，这个样子啊，但是从我们测试人员身上有几项能力还是和他非常接近的啊，就像我们需求评审的时候。产品啊，他可能会说，哎，增加一个退款按钮，那我们这个时候会不断的去追问啊，啊什么订单能退什么退款中能不能重复点是吧，优惠券怎么返啊，还有就是支付失败怎么办啊，管理员和普通用户权限一样吗？是吧？开发呢，他可能会看怎么实现啊，我们测试呢，会更习惯先看这个完整的链路啊，再比如啊，我们线上支付，线上出现，比如一些支付成功啊，但是订单没更新是吧？我们测试呢，哎，不会只看这个页面的提示，我们还会去看它的一个请求啊，响应啊，数据库啊，回调日志啊这些，哎，我们去判断这个问题，哎到底卡在哪个环节，这个呢，就是我们的一个系统的一个思维。

我们测试人员真正可以迁移的呀，不是点点点的一个经验，而是这些能力，哎，能从模糊需求里面，哎找出这个隐藏的一个条件，哎，能把正常的异常的边界的流程给串起来，能理解前端哎，接口啊，数据库之间的一个关系，还能够站在用户哎，业务以及技术多个角度去看这个问题。啊，还能够去判断这个系统哎是否具备这个上线的一个条件，这些能力呢，在这个AI项目里面反而是更重要的，因为AI系统啊，它不确定啊，他可能回答正确，也有可能就是一本正经胡说啊，可能测试环境哎表现的很好，但是换一批真实数据诶就出问题了，也有可能就是技术上是跑通了，但是员工根本不愿意用啊，那谁来定义什么叫可用的是吧，谁来把模型的一些效果啊是吧，业务规则还有一些权限的风险。

啊，包括一些用户的一些体验放在一起去判断呢，啊，所以我就是我对我们测试工程师来说啊，天然的去适合参与这件事啊，但是差距其实也很明显啊，因为很多测试人员就长期停留在验证别人做好的一个系统这一层面，诶他会提bug，还会写用例啊，但是他没有真正独立去做过一个完整的一个产品。而f de或者是AI应用交付的一些岗位，需要的是另一种能力。不只是发现系统哪里有问题啊，还有这个能力把这个系统给做出来啊，最有效的，我们最有效的一个转型方式呢，就是你自己去完整的去做一个产品啊，很多人一说转型第一反应就是买课，学Python啊，学前端是吧，学数据学RG啊，学的收藏夹呢啊就越来越慢啊，像是呢，项目呢啊一个都没有啊，所以呢，我更建议我们测试工程师啊，啊利用一些空闲的一个时间啊，啊你不管你是做一个小程序啊，网站还是AI工具啊，项目不用大，但必须要完整啊，比如什么测试学习路线的一些小程序，什么用力生成。

的一个网站啊，企业的一些知识库的一些问答助手，或者是一个bug分类的一个工具啊，重点不是这个题目有多炫酷啊，那而是你要把这个整条链路给走一遍，诶，先确定诶这个用户是谁诶解决了什么问题，然后去画页面，拆功能是吧，设计数据表啊，再做前端后端登录权限和一个数据库，哎，接着呢，我们就去部署服务器，绑定域名，域名是吧，配置HTTPS啊，最后呢，我们自己测试，看日志，修问题啊，不断的去迭代，当你做过一次之后，很多模糊的知识啊，可能就会突然串起来了啊，因为你会知道什么。

你就会知道，哎，为什么我们本地能跑啊，上线之后就报错了呢，是吧？啊，为什么一个登录功能会牵扯到talking啊，数据库和权限啊，为什么表结构设计不好，后面我改功能会特别的痛苦，这些东西你看10篇文章都不如自己去踩一次坑啊，全程啊，我们可以用AI去开发都完全没问题啊，这个我们必须要把话说清，说清楚啊，就是你。不需要为了证明自己去会编程，刻意的从一个空文件开始啊，一行一行去手敲所有代码，没有必要啊。呃，之前的那种古法编程啊，在今天其实是并不值得我们投入，并不是我们最值得投入的一个能力是吧？AI现在能力非常强，它能够生成右面，生成页面，哎，就让AI去生成是吧，AI能设计数据库，哎，我们就先给他方案。AI能写接口啊，查报错，补测试啊，改这个部署的一些脚本啊，我们都可以直接去使用，真正重要的还是你是不是这个项目的负责人啊，你要能告诉A家做什么，能把这个大需求诶，拆成小任务，哎，能判断这个方案是不是合理的哎，能发现这个代码有没有跑偏，哎，能不能根据错误去进行修改，最终呢，让我们整个系统去上线。

啊，比如啊，我们AI呢，它很快就能生成一个登录的模块，但是你还要去继续确认，哎，这个密码有没有加密是吧，Talking过期了之后怎么处理是吧，普通用户能不能访问管理员接口啊。要考虑这些啊，如果你只会啊，复制粘贴啊，那叫AI帮你写代码啊，如果你能去持续的去验证，修改，集成、测试、部署啊，那你才叫建筑AI完成的一个产品啊，代码是不是你主行写的，已经不再是最关键的一个证明了啊。那么能证明我们能力的项目应该长什么样子呢？很多人啊，啊很多就是个人的一个项目的问题啊，不是不能太少，而是只有代码，它没有一个交付是吧，我啊说明呢，只只有一，这是一个AI项目吧，没有址，没有什么需要一个能真正证明全链的能力的一个项目啊，你至少。

啊，我个人理解要有三层的一个结果啊，第一层就是它真的可以使用，不是一个截图，也不是被一个本地的一个DEMO，而是有一个能访问的一个网站，或者是能打开的一个小程序啊，用户能够注册去登录，能够提交数据得到结果，最好呢，还是有真实用户使用过。哪怕只有几个人或者十来个人啊，第二次呢，就是你能够讲清楚系统为是怎么运行的是吧？你不一定手写全部代码，但你要能解释我前端后端数据库怎么连起来的，哎，我数据存在哪儿，全用户权限怎么控制？AI在哪个环节去调用？我为什么选择这个技术站？哎，你部署的时候遇到过什么问题？这些真实的细节比你去背一堆八股文更有说服力。啊，第三层啊，就是你留下的一些留下的一些工程材料啊，包括一些项目介绍啊，架构图啊，数据库的一些结构，核心流程部署说明，还有什么测试方案问题的一些记录，包括你的后续的一些计划，这些材料呢，会证明，哎，你是不是只做了一个。

这些材料能证明你不是只做了一个能跑的一个玩具，而是具备基本的一个工程意识啊，啊你你甚至就可以在简历中啊直接写出来啊是吧，我能独立啊完成某个AI应用的一个从需求分析啊，原型设计啊，数据库建模啊，前后端开发部署上线的完整流程这些是吧，开发呢，你即使用AI编程那也没问题啊是吧？你个人负责的需求的拆解啊，方案判断，还有功能的验证，包括一些问题定位以及最终的交付啊，这段经历啊，比你说，比你写的那什么熟悉亲爱的GPT，了解IG强很多啊。因为前者能够证明你的交付，后者只能证明你看过啊，所以呢，就是未来最值钱的不是你能够手写代码啊，而是你能驾驭AI完成这个交付啊，我不是说这个基础不重要。

你仍然要理解HTTP数据库，接口，权限，日志，包括这些部署，否则呢，AI生成的那个代码出了问题，你你根本不知道从哪里去看啊，但是呢，我们学习的重点确实变了，过去呢，我们工程师花了大量的时间啊去记语法啊，找DEMO搭这个架子是吧，重复去写一个增箱管查，但是呢，我们今天是吧，我们可以把这些工作大量的交给哎，我们人的一个价值就。应该往上。移动啊啊，从怎么写一段代码转向，诶这个功能该不该做？哎，从为什么编译报错诶转向，诶这个系统有没有跑偏，从我写了多少行转向我最终交付了什么是吧？这也是我们测试工程师最值得抓住的一个机会啊，就是你本来擅长，你本来就擅长发现问题，理解业务，识别风险，现在你需要补上的是借助AI把你的想法真正的做成系统的一个能力啊，所以不要去等公司给你一个AI项目啊，你也可以先从自己的一些小工具开始啊，做一个网站是吧，接一套数据库，买一个域名部署到线上是吧？找几个真实用户是吧，再根据反馈改几轮，哪怕全程都是AI开发也没有问题。

因为未来真正稀缺的不是坚持不用AI的人，也不是只会复制AI代码的人，而是那些能够只会AI，验证AI，修正AI，最并且最终哎对这个结果负责的人。所以呢，就是不要再把手写代码当成一个能力的一个证明啊，能够借助AI完成全利用交付才是新的工程能力。好，本期的我们的一个分享啊，就是这些，我们下期再见，拜拜。