如何用AI技术提升软件测试效率？

陆砚码

2026-07-19 • 👁 0人浏览过

AI快速入门

1. AI介绍

AI，即人工智能（Artificial Intelligence），它的目标是让机器能够模拟和执行人类的智能活动。（把AI当成一个“人”）

作用：

提高速度和效率
缺陷预测和分析

推荐：文心一言（文心大模型）。

2. AI应用

通过输入【指令】和模型进行互动。

指令（Prompt）：

其实就是文字。

它可以是问题（如：帮我解释一下什么是芯片？）

它也可以是任务（如：帮我写一首诗。）

扩展：指令（Prompt）组成

角色：给AI定义一个最匹配任务的角色。比如：你是一位软件测试工程师。
指示：对任务进行描述。比如：需要对以下需求进行设计测试用例。
上下文：给出与任务相关的其他背景信息。
例子：必要时给出举例。[实践证明其对输出正确性有帮助]
输入：任务的输入信息，在提示词中明确的标识出输入。
输出：输出的格式描述。以便后续模块自动解析模型的输出结果。比如（excel表格）。

3. 总结

AI赋能软测作用
提高速度和效率
缺陷预测和分析
文字语言处理模型推荐
百度·文心大模型
AI互动指令（Prompt）格式
角色、指示、上下文、例子、输入、输出

软件测试

1、测试分类

软件实现过程

软件测试分类

按照软件产生的阶段划分

按照代码可见度划分

其他测试

1.1 按生产阶段划分

按照软件生成过程划分：单元测试、集成测试、系统测试、验收测试

单元测试

：针对程序源代码进行测试。（开发自测）

集成测试

：针对模块之间功能交互进行测试，又称组装测试。（测试人员）

系统测试

：对整个系统进行全面测试。（测试人员）

验收测试

：以用户代表为主验证项目是否符合预期需求。（用户测试）

1.2 按代码可见度划分

根据程序的源代码可见成都划分

黑盒测试

：所有源代码不可见，只针对界面和功能进行验证，只需要关注数据的输入和结果的输出。（按阶段划分归属于系统测试）

灰盒测试

：部分源代码可见，UI不可见或只能看到部分，只需要关注输入输出和数据访问通道。（按阶段划分归属于集成测试）

白盒测试

：所有源代码完全可见，针对源代码进行测试，UI功能不可见，只需要关注代码本身的语法逻辑（比如代码里面的条件判断、分支语句等）。（按阶段划分归属于单元测试）

1.3 其他测试

1.4 总结

按照阶段划分
单元测试：针对程序源代码的测试【开发】。
集成测试：针对功能模块组装的测试。
系统测试：针对整个系统（功能、非功能）进行测试。
验收测试：以用户身份验证系统是否满足需求【用户】。
2. 按代码可见度划分
黑盒测试：针对有UI界面软件系统输入输出类测试。
灰盒测试：针对无UI界面软件系统输入输出和内部逻辑结构的测试（能看到部分源代码）。
白盒测试：针对程序源代码及内部逻辑本事进行测试。
3. 其他测试：
冒烟测试：保障提测内容具备可测性。
回归测试：对已修复功能\更新后，对已测内容再次测试。

2、质量模型

软件质量模型

2.1 功能性

软件是否具备某方面的能力。

2.2 性能

多用户同时使用能否满足要求（时间、资源）。

2.3 兼容性

在不同的设备/平台上能否正常使用。

2.4 易用性

易学、易用、用户粘性好。

2.5 安全性

敏感数据存储/传输安全。

2.6 可靠性

长时间运行稳定，不出现异常。

2.7 可移植性

应用系统升级/数据迁移方便。

2.8 可维护性

运行过程出现问题，维护操作是否方便。

2.9 案例

2.10 总结

介绍质量模型目的
衡量（测试）一个优秀软件的维度。
质量模型
八大维度：
功能性：功能数量、功能是否正确实现、错误处理情况
性能：服务器每秒处理请求数、服务器现有硬件配置是否满足
兼容性：是否能在浏览器上正常使用（谷歌、IE、火狐、欧朋、苹果）、操作系统（win7、win8、win10、win11）、手机（分辨率、品牌、系统、网络、其他）
易用性：简洁、友好、流畅、美观
安全性：传输加密、存储加密
可靠性：无响应（出现无响应）、卡顿（响应时间慢）、死机（系统崩溃）
可维护性：好找
可移植性：网站数据迁移
备注：前五项必测！！！！！！