第一，编程能力仍然是底座无论是 AI 测试、自动化测试、智能化测试平台，还是测试智能体，最终都离不开代码能力。Python、Java、接口调用、数据处理、日志分析、框架封装、平台化能力，这些依然是基本盘。不要因为 AI 能写代码，就放弃自己的编码基本功。会用 AI 写代码的人很多，但能判断代码质量、能改代码、能落地工程的人，才有长期竞争力。第二，测试思维会越来越重要AI 系统不是传统确定性系统。同样的输入，模型可能给出不同输出；同样的任务，不同 Prompt、不同上下文、不同模型版本，结果都可能变化。这意味着 AI 产品的质量保障，不再只是判断“功能是否通过”。还要关注：输出是否稳定；结果是否可信；边界是否可控；幻觉是否可识别；风险是否可追溯；评估指标是否合理。这些其实正是测试从业者切入 AI 的机会。第三，项目表达能力会决定你的上限很多技术人不是没做事，而是不会讲事。你做过自动化平台，怎么证明它有价值？你做过接口测试，怎么体现覆盖率提升？你参与过 AI 测试，怎么说明你解决了什么不确定性问题？你用大模型提效，怎么证明不是“玩工具”，而是形成了流程能力？未来面试里，项目复盘会越来越重要。不是简单罗列技术栈，而是要讲清楚：业务痛点是什么；技术方案怎么设计；中间遇到什么问题；你做了哪些取舍；最后带来了什么结果。第四，不要把 networking 理解成“求人脉”Alisa 在复盘里提到，很多机会来自长期积累的合作关系和主动沟通。这点对普通技术人同样适用。很多好机会，不一定来自海投简历，而是来自你平时的输出、交流、项目影响力和行业连接。写技术文章、参与开源项目、做内部分享、维护作品集、在社区持续表达，这些都会在关键时刻变成你的信用背书。AI时代，测试开发的升级方向很清晰如果你是测试开发从业者，想借着 AI 这波机会升级，不建议一上来就追最难的模型训练。更现实的路径是从“测试 + AI落地”切进去。比如：1. AI辅助测试设计用大模型辅助分析需求、生成测试点、补充边界场景、检查用例遗漏。但重点不是让 AI 直接替你写用例，而是你要能审核、修正和沉淀方法。2. AI辅助自动化结合 Playwright、Appium、接口自动化框架，让 AI 辅助生成脚本、定位元素、分析失败原因。但你必须懂自动化框架本身，否则很容易变成“AI写错了你也不知道”。
发布于 北京
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