夜雨聆风
如何利用AI辅助生成或维护自动化测试脚本？
在日常测试中，如何利用AI辅助生成或维护自动化测试脚本？
**考点解析**
这个问题属于“**AI在自动化测试落地实践**”的热门考点，是测试开发岗面试官考察候选人技术前瞻性＋实操经验＋工具熟悉度的典型题。
**一分钟口述文稿**
在日常测试中，我主要利用AI工具来辅助生成和维护自动化测试脚本。
比如结合 XXX AI工具 或 YYY AI工具，根据接口文档或页面元素描述，快速生成 pytest 或 Selenium/ Playwright 测试代码。
同时借助 AI代码补全与脚本优化功能，能在用例维护阶段快速调整断言、定位符或数据驱动结构。
在UI自动化中，还可以使用像 XXX、 YYY、ZZZ 这样的AI测试平台，通过智能识别页面元素来减少脚本失效。
实际上，AI的核心作用不是取代脚本编写，而是提高生成效率、减少维护量、提升代码一致性。
**项目经历拟写**
S （Situation） 情境：
我所在项目组负责一个B端Web管理系统的自动化测试，项目功能更新频繁，UI元素经常变动，传统脚本维护成本高。
T （Task） 任务：
我负责优化自动化测试框架，目标是利用AI技术降低脚本维护成本，提高测试覆盖率与执行效率。
A （Action）行动：
我引入了 XXX Al + Pytest 框架的组合方案。
• 通过Testim的智能元素识别功能，自动捕捉 DOM结构变化，减少定位符失效。
• 借助ChatGPT和Copilot，自动生成新功能模块的测试脚本骨架。
• 在脚本回归中引入AI日志分析工具，对失败用例进行聚类分类，自动标记高风险模块。
R （Result） 结果：
测试脚本维护时间减少约40%，UI自动化用例稳定性提升至 95%以上，团队整体交付周期缩短约1天/ 迭代。
R （Reflection） 反思：
我总结出AI在测试中最大的价值在于提升测试人员生产力而非取代人力，后续我还编写了AI脚本自愈流程文档，推广到公司其他项目组。
