手工测试永远不会消亡!

最近AI的发展，让质量保障人员和相关利益方对手工测试的未来产生了怀疑。但是你可以放心，这种测试方法将会一直存在。

在这篇博客中，我们将详细阐述在AI的冲击下，手工测试将如何以及为何能够幸存下来。

但在介绍本文的主要内容之前，让我们先深入了解一下手工测试和自动化测试。

手动测试是一种不使用任何工具的测试方法，即手动测试系统的每个组件。

相反，自动化测试涉及编写自动化脚本来执行测试。它会使用工具来完成测试。

维度	手工测试	自动化测试
效率	更低效，因为需要人工干预	更高效，因为不需要人工干预
成本	初始成本较低，但ROI也低	较高的ROI，但初始成本较高
时间	花费更多时间，因为需要按步骤手工执行	更省时间，也可以使用工具进行测试
框架	涉及对策略的使用、核对清单、流程，而不使用框架和工具	可以使用不同的框架，如cypress、selenium等
适合场景	非常适合测试关键的业务场景、探索性测试等	非常适合执行重复、手工执行起来比较繁琐的测试任务

你可能已经猜到，自动化测试是AI的用武之地，但不要因此而误以为AI不能用于手工测试。

事实上，你可以使用AI来生成手工测试的测试用例。但我们不建议这样做，因为测试用例是针对具体系统的，而大语言模型的输出大多是通用的。

让我们来看看AI在自动化测试和手工测试中的应用。

使用场景	自动化测试	手工测试
编写测试用例	可以使用代码生成工具编写测试用例	可以使用大模型生成测试用例
用例执行	可以使用AI生成自动化脚本，用于回归测试	需要手工执行测试，但可以使用AI机器人去执行手工用例
报告和文档记录	可以使用大模型来报告Bug并记录发现结果	可以使用大模型来报告Bug并记录发现结果

毫无疑问，AI是强大的。但它并不像乍看起来那么聪明。当然，AI可以在两分钟内为你写出 100 个测试用例，但你需要问问：”其中有多少是我可以真正使用的高质量测试用例？”

5个? 10个? 慷慨点，20 个？

AI的问题在于，它的好坏取决于使用它的人具备的能力。你可能会在 20 分钟内得到 100 个测试用例，但其中近 90 个都是不相关的。

因此，除非你精通质量保障，否则你成功地将AI用于质量保障的希望非常渺茫。

你会问，Cypress 和 Selenium 等自动化工具怎么样？

没错，这些工具非常出色。每家公司都需要自动化工程师，他们可以使用这些工具来提高测试准确性，优化时间和资源的利用。但这些工具并不完全是AI。工程师仍需手动编写脚本。

AI有助于质量保障的另一个领域是在执行测试用例时。AI可以分析代码、提高覆盖率并迅速检测出错误。

除此之外，AI还能帮助模拟用户交互，主动识别性能问题。

但是，这些优势被AI易错的特性所掩盖，在不幸的情况下，AI可能会带来更多的伤害。

手工测试将会继续存在，因为AI永远无法抛弃其天然的愚蠢！

人类的大脑是复杂的—它是数百万年进化的结果。我们的神经元帮助我们识别新的模式，并以独特的方式处理信息。

AI和自动化在测试重复性任务时很有价值，因为你可以按照模板进行测试，但它无法处理新的场景。

而在质量保障领域，这种新情况每天都可能出现。在这种情况下，AI不太可能帮到你。

AI的一个限制是，它只能帮助我们解决有解决方案模板的问题，但当它面对一些新东西时，只会输出一些无意义的内容。

此外，AI无法像人类那样去理解项目。除非明确说明，否则它无法理解当时的语境。即便明确说明，它也无法理解项目之间的细微差别。

除此之外，AI需要大量高质量的数据输入才能解决常规问题，这使得它无法适用于大多数系统。它只能理解提示词。

最后，AI的成本远远超过了它带来的好处—你需要投资于工具和大语言模型，但无法保证回报，企业会犹豫是否投资。

使用AI并不全是坏处，有一些方法可以让这项技术发挥价值，但也有一些事情是应该避免的，一起来看下。

AI在质量保障领域的应用势在必行，但目前世界对这项技术的热情期可能很快就会结束。届时，人们就会犹豫是否使用AI。诚然，AI可以简化某些方面的工作，它也确实能给你带来不错的结果，但还是应该有适当的人工投入。

在使用这项技术工作时，我们应该谨慎行事。实话实说，当AI用于自动化质量保障工作时，它会非常有用，但请不要让它成为质量保障的唯一手段。

最后，手工测试永远不会被忽视，因为它是交付高质量系统的基础方式。