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用 AI 重构软件测试工作
深挖隐性漏洞
让 AI 守住质量关
软件测试 AI 落地实践
本文来自集团信息中心翔翼生陈佳佳，记录了他遇到"测试覆盖不到边角、上线后反复被反馈问题"的困境后，如何利用 AI 开展高效测试，把 bug 拦在上线前的过程。
功能上线没几天，使用部门群里突然冒出一句："这个功能怎么坏了？"
很多时候，系统莫名出现 bug，但故障往往不在核心主流程，而是开发测试阶段遗漏的边界场景——特殊数据、不常见的操作、多条件组合等。
这和我们家庭装修验收是同一个道理。水电门窗我们会挨个试一遍，满心以为验收圆满结束。等到真正入住才发现，卫生间地漏没搞好导致反臭，定制柜尺寸没做好导致放不下自己的一些特殊尺寸的物品。
软件测试的价值，就是上线之前，把这些"没想到"提前想到、提前规避。
可测试这件事，难不在技术复杂，而在于繁琐重复。 软件还有个特点：动了一个地方，可能把别的地方弄坏——所以每次改完，之前验过的都得重新验一遍。大量时间消耗在周而复始的重复操作上。
验收得先有一张清单：水电门窗各查什么、什么算合格。软件的检查清单也一样，靠人工对着需求文档一条条编——以正常情况为主，临界值、出错情况、组合条件，全靠个人经验去补。测试的时候需要手工编造大量的数据，一个一个试；出了问题再翻系统记录、看代码，一层层往下排。
以往上线前，测试工程师需要耗费大量时间反复执行；如今开发阶段可以借助 AI 拓宽测试覆盖、加深测试深度，提前识别这类边界风险。
一
到底卡在哪三件事
✅ 该查的有没有查到，全看谁在编清单——临界值、出错的情况最容易被跳过，因为“正常用没问题”看起来就像查完了，问题最后留到用户手里才暴露。
✅ 测试流程不能复用——测试的时间大半花在重复上：清单一条条编，功能每次改完还得从头再执行一遍。
✅ 找问题全靠人——出了问题要人工重现、一层层翻记录，一个刁钻的问题半天就没了。
二
AI 能接走的，是这三件事
这三件事里，重复的部分可以交给 AI，需要判断的部分留给人。AI 会依次执行完所有检查、告诉你哪条没过，但“什么算测试通过”这个标准得你来定——它照着你给的文档办事，文档里没写清的地方，它只能标出来等你确认。而“把文档读一遍、把情况逐条执行一遍”，费时间、不需要创造性，恰好是机器的强项。
写检查清单 现在从零手写 → AI 把该查的一次列全，人只补漏
修改工程重新测试 现在手工重新执行 → AI 写成脚本，自动跑完
查问题 现在一层层翻记录 → AI 先给一版“可能原因排序”，人再验证
三
一次完整的对话，长这样
下面是我平时的一次真实对话（已精简），工具用的是 WorkBuddy。过程大概就是：让 AI 帮我列一份验收清单，我改，AI 测试，最后出报告。
01
喂文档，先要检查点
你是资深测试工程师。附件是资产管理系统的需求文档和接口文档。先不要写完整清单——先列出所有要查的点，每个点标出关键参数，再按正常情况、出错情况、临界值、组合条件这四类铺开。
28 个要查的点：正常 6、出错 9、临界 8、组合 5。每个点都标了对应的关键参数，请你检查一遍，看有没有需要补充的地方。
02
人来删改，定稿
调整三处：删掉第 7 条、补一条（旧资产编码唯一性校验）、第 3 条和第 5 条合并。按这版展开成正式的检查清单：编号 / 前置条件 / 操作步骤 / 预期结果 / 优先级。
27 条。比如：登记时填一个已存在的旧资产编码，预期提示“旧资产编码重复”；数量填 0，预期提示“数量不能为零”。
03
做成能重复利用的脚本
把这份清单做成能重复利用的脚本：测试数据单独放一个文件，以后改数据不用动脚本；每一项都要核对结果；每条编号写清楚，方便对照。先不着急跑，先给我看。
脚本已生成，27 项检查全覆盖。以后改完，不用再手工执行，跑一次就全查完；想换测试数据，只改那个文件。
04
让 AI 跑一遍
在测试环境跑一遍。
跑完了：24 项通过，3 项没过——已借出的资产还能继续借出、旧资产编码超长无限制、不存在的部门 ID 导致接口 500 系统异常。
05
出问题单和报告
附件是这次的运行日志和项目代码。把问题按模块归类，每条写清：怎么重现、本来该是什么结果、实际是什么结果、报错信息里最关键的那一行，并结合日志和代码，判断问题出在哪。最后给一份执行报告。
3 条问题单，其中 1 条挡住主要流程——已借出的资产还能继续借出，代码里漏了资产状态校验。检查全部跑完，测试通过率 89%。
四
给公司带来的实际效益
落到实处，对公司有三点好处：
上线后出的问题少了。那些“没人想到”的情况，现在能在上线前被找出来。问题发现在测试阶段，改几行代码就行；漏到用户手里，代价不是这个量级。系统是数字化业务的底座，底座足够稳固，才能稳定给到内部同事、外部合作方可靠的使用体验，向着真诚创造完美的目标靠近。
同样的时间能查得更全。人工逐条执行的时候，光是走完主流程就没剩多少时间；现在脚本一跑就全查完，人可以把精力放在“还有哪些没想到”上。
不再依赖某个人的经验。清单和脚本都留下了，换谁接手都能跑一遍，原来那种“只有某个人知道这儿该怎么测”的情况不存在了。
拿我这次的实际测试来说，原本要花一整天的测试工作，现在 1～2 小时就能完成。
AI 承担重复测试工作，人专注判断与决策。
新技术只是实现手段，立足实际解决业务问题，才是我们探索数字化的出发点。未来我们也会持续挖掘更多 AI 落地场景，用技术能力为集团业务发展添砖加瓦。
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供稿 | 集团信息中心 陈佳佳
编辑 | 集团人力资源中心 李若嘉
审核 | 集团人力资源中心 林婉珊