ai测试工程师工资待遇（AI-TestOps —— 软件测试工程师的一把利剑）
写在前面
最近偶然间看到一句话：“软件测试是整个 IT 行业中最差的岗位 ” 。这顿时激起了我对软件测试领域的兴趣 ，虽然之前未涉及过软件测试 ，但对软件测试还是很看好的 ，每当提到它我第一个想到的词就是“自动化 ” 。当看到这句话后很是不解 ，软件测试究竟有多么“不堪 ”？怀着这样的疑问我对该领域进行了一些了解 。
同时还发现了一款很不错的自动化测试工具 AI-TestOps ，它在人工智能爆火的当下完美的与 Ai 进行了结合 ，初步体验后属实惊艳到了我 。
软件测试的前世今生
软件测试（Software Testing）顾名思义就是对软件进行相关的测试 ，它是伴随着软件的产生而产生的 。在早期的软件开发中 ，测试就是对软件进行相关调试 ，来纠正软件中的一些故障 。调试通常是在代码开发完成 、产品基本成型之后才会介入 ，也没有专业的人员来进行这项工作 ，基本上是由开发者在开发完成后自己来完成的 。这个时期软件测试几乎被同等于代码调试 。
这个格局被打破是在 1957 年 ，1957 年之后软件测试与调试被明确区分开来 ，它是一种专门发现软件缺陷的活动 ，由于“为了让我们看到产品在工作 ，就得将测试工作往后推一点 ”的思想 ，测试仍处于开发活动之后 ，目的就是用来确定自己的产品是否能正常工作 。“先产品 ，后测试 ” 。
直到二十世纪七十年代 。1972 年美国北卡罗来纳大学举行了首届软件测试正式会议；1975 年 John Good Enough 和 Susan Gerhart 在 IEEE 上发表了《测试数据选择的原理》的文章 ，软件测试至此被确定为一种研究方向；1979 年 Glenford Myers 的《软件测试艺术》 ，正式对测试做出了定义：测试是为发现错误而执行的一个程序或者系统的过程 。
二十世纪八十年代早期 ，“质量 ”的号角开始吹响 。软件测试定义发生改变 ，测试不单纯是一个发现错误的过程 ，而且包含软件质量评价的内容 ，还有着各类标准 。1983 年 Bill Hetzel 在《软件测试完全指南》中指出：测试是以评价一个程序或者系统属性为目标的任何一种活动 ，测试是对软件质量的度量 。该定义至今仍被引用 。
测试工具开始盛行
二十世纪九十年代 ，测试工具 开始盛行 ，人民普遍意识到工具不仅仅是有用的 ，而且要对今天的软件系统进行充分的测试 ，工具必不可少 。近 20 年来 ，随着计算机软件技术的飞速发展 ，软件测试领域的研究取得重大突破 ，在单元测试 、自动化测试 、负载压力测试以及测试管理等方面涌现了大量优秀的软件测试工具 。
虽然软件测试技术的发展很快 ，但是其发展速度仍落后于软件开发技术的发展速度 ，这使得软件测试在今天面临着很大的挑战：
软件在社会信息化和国民经济信息化中的作用越来越重要 ，产生的测试任务也越来越繁重； 软件规模越来越大 ，功能愈加复杂 ，如何进行充分而有效的测试成为难题； 面向对象的开发技术越来越普及 ，但是面向对象的测试技术却刚刚起步； 对于分布式系统整体性能还不能进行很好的测试； 对于实时系统缺乏有效的测试手段； 随着安全问题的日益突出 ，如何对信息系统的安全性进行有效测试与评估 ，成为难题 。AI-TestOps 云平台
有挑战自然就伴随着突破 ，人类文明本身就是在突破挑战的过程当中实现进步的！针对软件测试发展的一系列挑战 ，一站式自动化测试工具 AI-TestOps 云平台应运而生 。
正如龙测科技创始人师江帆博士所提出的理念：“我们相信机器代替人类来做软件测试是大势所趋！ ” 一样 ，AI-TestOps 云平台利用现代 AI 技术及先进测试算法 ，彻底改变了目前手工及自动化软件测试形态 。对于 UI 自动化测试 ，创造性提出 AI+机器人+模型(ARM) 技术来构建稳定快速的测试工具 ，即：AI 学习生成业务流程图 ，测试用户通过组合流程图成为积木图 ，机器人通过视觉和机械化方式稳定执行（下文有自动化测试流程演示） 。因此 AI-TestOps 能快速 、高效 、低成本地完成 .EXE 应用 、Web 应用 、iOS 、Android 、小程序 、混合应用的 UI 自动化测试 。这种越来越 智能 的测试方式轻松化解了测试任务繁重 、功能复杂等诸多测试难题 。
AI-TestOps 体验链接
在 AI-TestOps 中 ，包含着 APP 自动化测试 、Web 自动化测试 、Windows 自动化测试 ，基于页面元素的识别和定位来模拟用户行为 ，凭借精细化的 Al 图像学习能力 ，通过 OCR 、OpenCV 等技术进行 UI 元素定位——自动执行任务——生成可视化测试报告 。还有 龙测机器人系统 帮助用户实现利用机械臂模拟人工进行测试 ，以及龙测 NLP 实现“书写 ”即“操作 ” ，测试更加智能与高效 。
● AI-TestOps 功能模块
AI-TestOps 工作台界面如下 ，整体上呈简约风格；
点击右上角的“帮助 ”可进入龙测操作手册 ，AI-TestOps 的各项属性功能与操作方法一目了然 ，新手快速入门 。
在工作区 ，第一个菜单为“项目 ” ，可支持 Web 、Windows 、Linux 、MacOS 、Android 、iOS 类型创建 。
进入某一项目 ，可看到该项目的各项指标 ，以及对其进行用例 、测试 、数据等配置 。
工作区的第二个菜单为“应用 ” ，可查看已有应用和上传应用；管理已创建的的 Android 、Windows 、Linux 、MacOS 、IOS 应用 ，同一软件可上传多个版本 。
工作区的第三个菜单为“设备 ” ，有公有设备和私有设备 ，私有设备需自己上传 。
● AI-TestOps 自动化测试流程
这里以 Web 端测试我的 CSDN 主页为例 ，整个流程分为四步：创建 web 项目→录制流程图→创建测试任务→查看测试报告 。
首先创建项目 ，填写项目的名称 、类型以及待测试的 URL；
接下来进入项目 ，创建新的测试用例 。在这里我们便会使用到 AI-TestOps AI学习生成业务流程图 功能；
选择一个空闲设备开始录制；
如下动态 GIF 图展示了整个录制过程 。先点击“录制 ” ，然后在被测试的网站中进行相关测试操作；
完成录制后点击暂停 ，随后选择“保存 ”；
保存之后回到主页就可以看到 AI-TestOps 为我们自动生成的流程图 ，流程图可以生成多个 ，最后搭建为积木图；
接下来选择“任务 ” ，新建任务 ，列表备选的就是我们刚刚生成的流程图 ，选择；
任务创建成功如下 ，可以看到任务还在执行中 ，等待即可；
待任务状态变为“已完成 ” ，点击“详细 ”可以查看该任务的各项参数 。如果不成功 ，AI-TestOps 会自动分析失败原因；
以下是最终报告 。
至此 ，自动化测试完成 。
为什么要单将 AI-TestOps 云平台拿出来介绍 ，其实在实际上手使用之后可以明显感受到它的优势所在 。就拿 AI 学习生成业务流程图这一个功能来说 ，我们要做的仅是在被测网站上进行测试操作和录制即可 ，至于流程图 AI-TestOps 则会自动帮我们实现 ，保证准确度的同时极大的节省了人力和时间 。而且在测试完成之后 ，各项指标清晰明了 ，包括失败原因都为我们分析的很明确 ，直接省去了艰难又让人头大的找 bug 环节 。正实现了所谓的“机器代替人类来做软件测试 ” ，在我看来 AI-TestOps 堪称软件测试工程师的一把“利剑 ” 。
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