Hogwarts霍格沃兹测试开发学社

后台常收到私信：“老兵，我干了3年功能测试，每天写用例、提bug、跑回归，感觉再往上没路了。” “听说AI能自动生成测试脚本，我们是不是快被淘汰了？” “35岁还在做手工测试，还有未来吗？” 我在测试

这不是未来幻想——这是2026年很多一线测试工程师的真实日常。 谷歌最新推出的 Gemini Agents，正在悄悄重塑测试工作的底层逻辑。它不是又一个“聊天机器人”，而是一个能主动理解需求、规划任务

可能很多同学疑惑的点在于，提示词还需要另外去学吗？这个看起来貌似有手就行的操作，只要会打字就能够立刻上手吧？ 但是会和用的好是两回事。我们可以把ChatGPT想象成孙悟空的金箍棒，本身它是一个非常强大

很多测试工程师已经意识到一个事实： 以前我们测的是「功能是否符合预期」， 现在越来越多系统在问： 一、先把话说清楚：AI 测试到底在测什么？ 在真实业务中，一个 AI 系统通常是这样工作的： 上游数据

这两年，AI 编程、Agent、自动化智能体被反复讨论。 但在工程一线，一个问题越来越清晰： 模型能力提升得很快，但系统并不会因此自动变稳定。 代码能写出来，不代表系统能上线； 结果看起来对，不代表过

如果你以为“重写代码”只是某个团队的技术债清理，那你可能低估了这次事件的重量级。 微软正在推进一项跨度接近十年的工程目标：在 2030 年之前，彻底清理核心代码库中的 C / C++，并系统性迁移到

当“金手铐”遇上高度内卷的内部技术栈 在硅谷，离开谷歌，常被视为一种“反理性选择”。 稳定的高薪、极致的福利、全球顶级的工程团队——这些条件叠加在一起，构成了一副闪闪发光的“金手铐”。 但对一位毕业于

如果你觉得现在的 AI Agent 有点“乱”，那不是你的错。 IT 行业最擅长的事情之一，就是重复历史。 上世纪 90 年代，企业信息化刚起步，部门看到软件就买：财务系统、CRM、仓储系统各自上线，

在数字化转型浪潮下，软件测试领域正经历着一场由大语言模型技术驱动的深刻变革。这场变革不仅仅是技术工具的迭代更新，更是对传统测试方法论和工作流程的系统性重构。作为测试工程师，深入理解这些变化趋势并掌握相