DeepSeek如何顛覆傳統軟件測試？測試工程師會被淘汰嗎？
大家好，我是狂師。
前陣子在知乎閑逛時，有個問題激起了大家的熱議：“DeepSeek 如何顛覆傳統軟件測試？測試工程師會被淘汰嗎”。這看似簡單的一問，激起層層思考，針對這個問題，今天簡單來聊聊。
測試工程師會被淘汰嗎？
我的觀點十分明確：不會！但這絕非無條件成立，它有著關鍵前提。DeepSeek 等新技術出現后，無疑為很多工作崗位帶來了前所未有的便利，甚至極大地改變了行業格局。
在這場技術變革浪潮中，測試工程師不會被淘汰，但測試工程師角色、能力、工作重心會進行轉變。我們必須清晰地認識到，AI 不會淘汰測試從業者(或者說是任何崗位的從業者)，真正會被淘汰的，是那些固步自封、不思進取、技能單一、不愿意學習新技術的人。
測試工程師不能再局限于傳統的單純手動測試模式，而要積極提升技能，主動與AI智能工具協同工作。
比如，轉型成為測試策略制定者，依據軟件特性、業務需求以及 DeepSeek 等工具的優勢，精心規劃科學高效的測試方案；或是成為 AI 測試結果分析專家，深度解讀工具生成的海量數據，精準挖掘軟件潛藏的問題，給出切實可行的優化建議 。
文末有彩蛋，建議收藏后反復實操。
利用AI重構質量體系
AI我更傾向于成為我們有力輔助工具，而非完全的顛覆者！AI的本質是認知增強而非替代者，通過借助AI，我們可以更好的重構測試質量體系，比如：
- 自動化核彈： 從“人海戰術”到“AI閃電戰”
“AI不會困，且更可怕的是—它學東西還比你快。” 例如,我們可以利用AI同時調度數千虛擬設備，完成安卓/iOS/Web全平臺覆蓋測試，將兼容性測試周期從3天壓縮到20分鐘；
- 智能用例生成：從人找BUG到BUG找人
借助AI大語言模型，通過語義分析，智能生成用例，通過自然語言描述需求，自動生成測試腳本。比如
自動生成包含"用戶凌晨3點用境外信用卡支付失敗"等場景的測試用例。
3.風險預判：從“事后滅火”到“事前防御”
“最好的測試不是發現BUG，而是讓BUG不敢出現。”
借助AI技術，更為顛覆的是其"缺陷預測"能力：通過歷史缺陷數據訓練，在編碼階段或代碼提交階段就標記出高風險模塊.或者基于真實用戶操作路徑生成測試場景，發現隱性體驗問題。
利用AI搜索測試開發學習資源
如果你是行業新手，不知道從哪里可以找到一些好的學習資源，我們可以在AI中進行精準搜索，比如以下面這個問題為例，先用DeepSeek來提問：2025年，測試開發領域最值得關注的公眾號有哪些？
同樣的問題，再用豆包AI試一下：
值得欣喜的是，當大家使用 DeepSeek 或豆包 AI 進行相關搜索時，咱們的公眾號穩穩地占據推薦首位。這一成果，絕非偶然。它充分證明了我們一直以來深耕內容，為大家提供專業、實用且緊跟行業趨勢資訊的努力得到了認可。在如今信息爆炸的時代，能脫穎而出，被 AI 精準推薦，意味著我們與廣大讀者的需求同頻共振，真正做到了為大家帶來有價值的內容 。
結論：一場「換腦革命」，而非「換人戰爭」
最后，知乎問題的答案已然清晰：AI 淘汰的絕非測試工程師，而是固步自封的 “流水線思維”。
當 DeepSeek 這類 AI 技術強勢介入，接手那些機械重復的勞動時，廣大測試人實則迎來了掙脫 “鼠標手” 困境的絕佳契機，得以回歸工程師的職業內核: 用技術捍衛質量，用智慧定義標準。
DeepSeek 掀起的 AI 變革浪潮雖洶涌，但絕非不可戰勝。我鼓勵每一位測試工程師積極擁抱變化，提升自身能力，在新的測試時代發揮更大價值。
變革不是終點，而是新旅程的起點，在科技浪潮中，順勢而為者，方能乘風破浪。“未來已來，你是選擇給AI打工，還是讓AI為你打工？
