01-什么是软件测试？

使用技术手段运行软件找出缺陷的过程，确保功能正常，用户体验好。

02-软件测试目标？

减少软件缺陷(BUG)，确保软件质量！

03-软件测试发展前景？

只要软件存在，软件测试就不会消失！

04-软件系统构成

客户端（用户入口）--------服务端（为客户提供服务）

客户端：Web页面，App应用，小程序，h5也，页面
服务器：应用服务,数据服务
软件系统架构类型：浏览器服务器，客户端服务器。

05-页面测试流程

01 需求分析与评审
核心目标：确保产品、开发、测试等各部门对需求的理解完全一致，避免因理解偏差导致后续工作全部返工。
02 测试计划编写
明确测试的核心问题：测什么（范围）、谁来测（人员分工）、怎么测（策略 / 方法）、测多久（进度安排），为整个测试阶段制定纲领性文档。
03 测试设计
产出测试用例等操作文档，明确验证项目是否符合需求的具体步骤、预期结果，是后续测试执行的直接依据。
04 测试执行
按照测试用例 / 操作文档，实际运行软件，验证软件功能是否和需求一致，记录实际运行结果与预期的差异。
05 缺陷管理
对测试中发现的所有问题（缺陷）进行提交、跟踪、验证、关闭的全流程管理，确保所有问题都被开发修复并回归验证。
06 测试报告
汇总测试结果，形成正式文档，清晰说明测试覆盖情况、缺陷情况、软件质量评估等，为软件是否能上线提供决策依据。

06-AI和测试介绍

二、AI 介绍

• AI（人工智能）是让计算机系统模拟人类智能，执行复杂任务的技术。
• 核心作用：帮测试工程师省脑力、省体力、省眼力、提效率，解决传统测试中耗时耗力的重复 / 复杂工作。
• 典型应用场景：
  1. 半小时内制定一份测试计划
  2. 自动完成重复点击登录 1000 次这类机械操作
  3. 在报错的几百行代码中快速定位问题
  4. 测试完成后自动生成详细的测试总结文档

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二、AI 在测试中的两大核心应用方向

AI 正在塑造 “会用 AI 的新型测试工程师”，核心能力分为两类：

1. 文档编辑（覆盖全测试阶段）
   • 自动制作测试计划、用例、报告等文档，大幅降低时间成本
   • 辅助分析、完善需求文档，减少人工理解偏差，减轻人力成本
   • 适用场景：功能测试、自动化测试、性能测试的全流程文档工作
2. 代码编程（提升自动化 / 性能测试效率）
   • 一键生成自动化、性能测试代码，降低编程门槛
   • 自动生成代码注释、排查代码错误，让问题定位更高效
   • 适用场景：自动化测试脚本开发、性能测试脚本优化与排错

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三、常用 AI 工具选型（按场景分类）

表格

场景	推荐工具	特点
文档处理	Kimi、Deepseek、超算中心 Deepseek	擅长长文本分析、文档生成，适合处理需求文档、测试计划、报告等
代码处理	通义千问、讯飞星火	代码生成、调试、注释能力强，适合自动化 / 性能测试代码开发与排错