大模型时代，测试人的新机会在哪里？
一个机会是“AI辅助测试的效率革命”。虽然AI能生成测试用例，但它生成得对不对、全不全，需要人来Review和优化。而且，测试人员可以利用LLM来构建更复杂的测试场景，比如用AI模拟成千上万种不同类型的用户行为和网络环境，进行压力测试和混沌测试。还有就是“AI系统的可观测性测试”，大模型应用上线后，如何监控Token消耗、响应延迟、错误率，如何追踪每一次请求的链路，这些都需要测试人员参与到监控告警体系的建设中。对于测试人来说，不要怕AI抢饭碗，要去学如何用AI提升自己的效率，更要去学如何测试AI系统本身。从“找Bug的”变成“AI质量的守门员”，这中间的技能鸿沟，就是你的新机会。掌握Prompt Engineering、了解向量数据库、会用Python做数据分析，将是未来测试人员的标配。
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