别再做“点点点”测试！AI时代测试的隐形技能树，你点亮了几个？

在踏入今天的主题之前，我想先抛给大家一个小问题：作为一名已经踏上测试这条道路的小伙伴，你认为要成为一名出色的测试工程师，究竟需要掌握哪些技能呢？

这个问题，我之前也向不少测试界的同仁们请教过。大多数人给出的答案都差不多，无外乎是我们测试生涯的必经之路：功能测试基础、接口测试、自动化测试、性能测试、安全测试等。

当然，这些技能是我们必须掌握的，对于我们的职业发展来说，它们有着不可或缺的重要性，可以说是我们的“看家本领”。

然而，这些就真的足够了吗？

今天，我想和大家聊聊那些除了测试技能之外的“隐藏技能”。

这些技能可能不会让你的简历看起来闪闪发光，也不会让你在面试官面前滔滔不绝，但它们却能在实际工作中实实在在地帮助你提升工作效率，让你更快地掌握甚至精通各种测试技能。

这些非测试技能，就像是我们测试生涯中的“秘密武器”，虽然不那么显眼，但却能在关键时刻发挥巨大的作用。

随着人工智能（AI）技术的发展，这些“秘密武器”中也包括了AI相关工具和平台的运用，它们可以帮助测试工程师更高效地进行工作，提升自我。

沟通能力

在咱们正式开启今天的分享之前，不妨先来个小互动。对于那些已经投身于测试领域的朋友来说，你们觉得要想蜕变为一名真正卓越的测试工程师，到底得修炼哪些技能呢？

这可不是我一时兴起的念头，我之前就带着这个问题，四处向测试圈子里的人请教，基本都问了个遍。

大家的答案其实都大同小异，归根结底，无非就是咱们测试路上必得踏踏实实走过的那些关卡：功能测试基础、接口测试、自动化测试、性能测试、安全测试等等。

当然啦，这些技能绝对是咱们必须得牢牢掌握的，对于咱们的职业生涯而言，它们就是那把打开成功大门的金钥匙，是咱们在测试江湖立足的根本。

但话说回来，光靠这些技能，真的就能高枕无忧了吗？

今天，我特别想跟大家唠唠那些除了测试技能之外的“幕后英雄”。这些技能可能不会让你的简历瞬间变得高大上，也不会让你在面试时成为全场焦点，可它们却能在日常工作中，真真切切地帮你提升工作效率，让你更快地吃透各种测试技能，甚至达到精通的程度。

这些非测试技能，就好比是咱们测试路上的“隐形护盾”，虽然平时不太显眼，但在关键时刻，却能发挥出意想不到的巨大能量。在AI时代，这些技能还包括了如何与AI工具和平台进行有效沟通，如何利用AI技术来优化测试流程。

Linux基础

对于测试人员而言，仅依赖黑盒测试、仅关注页面展示的测试方式，已经远远不能满足现代软件测试的需求了。

如今，测试人员需要具备更全面的技能，尤其是对数据库的深入理解和校验能力。毕竟，数据库是系统中用户数据的核心存储场所，而大数据分析更是依赖于对这些用户数据的深度挖掘。因此，数据库测试的重要性不言而喻。

以目前广泛使用的MySQL数据库为例，测试人员不仅需要掌握以下技能，还需要不断拓展自己的知识边界：

• 客户端工具的使用：掌握如何使用Navicat这类数据库客户端工具，能够高效地连接数据库、执行SQL语句、查看和管理数据库对象。
• 数据库基础概念：理解主键和外键的作用，以及索引如何优化查询性能，这些都是数据库设计和优化的基础知识。
• SQL语句的运用：熟练掌握SQL语句的增删查改操作，这是进行数据库测试的基本功。
• 数据库高级功能：熟悉MySQL提供的各种内置函数，如字符串函数、日期函数、数学函数等，以便在测试中进行更复杂的数据处理。
• 大数据相关技能：掌握ODPS（Open Data Processing Service）等大数据处理工具的使用，这对于处理海量数据和进行数据分析至关重要。

总之，测试人员不能局限于传统的黑盒测试，而应深入学习数据库相关知识，提升自己的综合能力。

只有这样，才能在现代软件测试领域中游刃有余，为系统的稳定性和可靠性提供坚实的保障。

在AI的帮助下，测试人员可以利用机器学习模型来预测数据库性能瓶颈，使用自动化工具来监控数据库状态，从而更有效地进行数据库测试。

协议扩展

为了让我们在未来的接口测试和性能测试中更加得心应手，深入理解请求和协议是至关重要的。

我在工作过程中发现，很多同学因为对HTTP协议一知半解，所以在面对性能测试时，对于截取的请求感到困惑不已。

他们不知道哪些请求是有用的，无法准确判断请求的内容和返回值，这无疑会严重影响我们的学习效率和测试工作的开展。因此，对于协议相关知识，我们至少需要掌握以下内容：

• HTTP协议基础：了解HTTP请求的基本构成，包括请求行、请求头和请求体，以及它们的作用。
• HTTP与HTTPS的区别：理解HTTP和HTTPS在安全性上的差异，HTTPS通过SSL/TLS加密，能够有效保护数据传输的安全。
• RESTful接口风格：掌握RESTful接口的设计原则，理解如何通过HTTP方法（GET、POST、PUT、DELETE等）操作资源。
• 会话管理：理解Cookie和Session的作用，以及它们在会话管理中的应用。掌握如何在测试中验证会话的有效性和安全性。
• 其他重要协议和工具：了解Web Service的基本概念和使用场景，掌握如何测试基于SOAP协议的Web Service接口。

通过系统地学习这些知识，我们不仅能够更好地理解接口测试和性能测试中的请求和协议，还能够提高我们的测试效率和准确性。

这些知识将成为我们在测试领域不断前进的坚实基础。AI技术，如智能分析工具，可以帮助测试人员更快速地理解和分析协议，自动化测试工具可以模拟各种协议请求，从而提高测试的覆盖率和效率。

敏捷管理

敏捷开发，这种以用户需求为核心、强调迭代和逐步完善的开发模式，已经成为当今软件开发领域的主流趋势。

它将大型软件项目拆解为多个小型、可独立运行的子项目，每个子项目都经过严格的测试，确保其具备可视化、可集成和可运行的特性。

简而言之，敏捷开发就是将一个庞大的项目分解为多个相互关联但又能独立运作的小模块，并逐一完成，确保整个开发过程中的软件始终处于可用状态。

正是由于敏捷开发以用户需求为导向、注重迭代交付的特性，使其成为当今时代最具适应性的项目管理模式，也是未来发展的关键方向。目前，超过80%的公司都在采用敏捷开发模式。

敏捷开发对测试人员的要求也在不断提高，因此，对于那些渴望在测试领域达到“黄金”水平的专业人士来说，深入理解敏捷开发、掌握其核心理念和实践方法是必修的一课。

为了更好地掌握敏捷开发，测试人员需要重点关注以下几个关键领域：

• 敏捷核心原则与宣言：始终将用户需求放在首位，确保软件开发的每个阶段都能满足用户的实际需求。
• 敏捷开发流程：将项目分解为多个短期的迭代周期，每个周期都包含完整的开发和测试流程。
• 敏捷测试：通过编写测试用例来驱动开发过程，确保代码质量。
• 持续集成：开发人员频繁提交代码，确保代码的持续集成。

在AI时代，敏捷管理还可以借助AI工具来进行，例如使用AI辅助的项目管理工具来自动化迭代计划和跟踪，利用AI分析工具来预测项目风险和优化资源分配，从而提高敏捷开发的效率和效果。

学习一门语言

我猜你心里肯定在犯嘀咕，甚至有人会忍不住惊呼起来。不少从其他行业转行过来做测试的朋友都和我说过：“风落，测试还要学代码？我转行过来不就是为了少写点代码嘛！”但我要告诉你，这是必须的。

测试工作，尤其是当你想往更高级的方向发展时，光看开发写的代码是不够的。你得自己动手写代码，不管是做自动化测试还是开发测试工具，都离不开代码的支持。所以，代码学习在我们的测试进阶之路上，绝对是绕不开的一环。

不过别担心，我们不需要把代码学得特别深入。以Python为例，我建议你可以从以下几个方面入手：

• Python基础语法：学会如何安装Python环境，配置好你的开发工具。
• Python编程基础：理解面向对象编程的基本概念，学会定义类和使用对象。
• 单元测试：学会使用Python的unittest框架来编写和运行单元测试，确保你的代码质量。

通过这些方面的学习，你不仅能够更好地理解开发的代码，还能自己动手编写测试脚本和工具，提升你的测试效率和质量。这将是你在测试领域不断前进的重要助力。

在AI时代，学习编程语言还可以帮助你理解和运用AI算法，开发智能测试脚本，利用机器学习来优化测试过程。

业务

深入理解业务知识绝对是至关重要的，尤其是对于那些刚刚踏入测试领域的新手来说。只有当你对业务有了透彻的了解，才能更精准、更高效地开展测试工作。

在很多项目中，测试人员其实应该从项目启动的那一刻起就积极参与其中，主动加入需求讨论和分析的环节，迅速掌握业务要点并找准自己的定位。

这就要求测试人员必须投入更多的时间与业务团队进行深入沟通，不断学习和积累业务知识。

为了更好地融入项目，测试人员需要做到以下几点：

• 积极参与项目早期阶段
• 需求讨论：在项目初期就参与需求讨论，理解业务目标和用户需求。
• 需求分析：与业务团队合作，深入分析需求文档，确保需求的可行性和完整性。
• 加强与业务团队的沟通在测试工作中，与业务团队的有效沟通对于确保测试活动与业务目标一致至关重要。以下是加强与业务团队沟通的策略：
• 定期会议：定期与业务团队举行沟通会议，及时了解业务动态和需求变更。
• 主动请教：主动向业务人员请教，深入了解业务流程和关键点。
• 快速学习业务知识为了快速掌握业务知识，测试人员可以采取以下措施：
• 业务培训：参加业务培训课程，快速掌握业务基础知识。
• 实际操作：通过实际操作业务系统，加深对业务流程的理解。
• 持续跟进业务变化测试人员需要持续跟进业务变化，以适应不断变化的市场需求：
• 关注行业动态：关注行业动态和竞争对手，了解业务的发展趋势。
• 适应需求变更：及时适应业务需求的变化，调整测试策略和计划。

通过这些方法，测试人员不仅能够更好地理解业务，还能在项目中发挥更大的作用，为项目的成功交付提供有力支持。

辅助工具的使用

在测试工作中，工具的运用是不可或缺的。以下是一些基础工具的掌握，这些工具对于提升测试效率至关重要：

• 版本控制工具：熟悉并掌握 GIT、SVN 等版本控制工具的客户端操作，这能帮助我们便捷地追踪开发人员代码的修改情况，从而更好地理解代码的变更历程。
• 集成开发环境（IDE）：熟练运用 Eclipse、IDEA 等 IDE，使我们能够更贴近底层代码，深入理解代码逻辑，这对于测试工作有着重要的辅助作用。
• 文本处理工具：掌握 Beyond Compare、UE 等文本处理工具的应用，能够让我们更高效地处理文件和数据，提升工作效率。
• 项目及缺陷管理工具：了解并使用禅道、JIRA 等工具，以便更好地管理项目进度和缺陷跟踪，确保测试工作的有序进行。

AI时代下的测试工具运用

随着人工智能技术的飞速发展，测试人员可以利用AI工具和平台来提升自己的工作效率和质量。以下是一些AI工具和平台的应用场景：

• 智能测试用例生成：利用机器学习算法，根据历史测试数据自动生成测试用例，减少手动编写测试用例的时间。
• 缺陷预测：通过分析代码变更和历史缺陷数据，预测哪些代码更可能引入新的缺陷，从而提前进行针对性测试。
• 自动化测试优化：AI可以帮助优化自动化测试脚本，提高测试覆盖率和测试效率。
• 性能测试分析：利用AI分析性能测试数据，快速定位性能瓶颈，提供优化建议。
• 安全漏洞扫描：AI驱动的安全测试工具可以自动扫描代码，识别潜在的安全漏洞。

通过运用这些AI工具和平台，测试人员可以更加高效地进行测试工作，同时也能够提升自己的专业技能，适应不断变化的测试环境。

软实力的提升

以上提到的工具主要是为了提升我们的辅助能力。然而，测试人员还需要具备逻辑思维能力、学习能力等软实力。可能有些同学会觉得测试需要学习的内容实在太多了，但正所谓“万事开头难”，特别是在 IT 行业，打好基础尤为重要。

在职业发展的初期阶段，扎实的基础知识将为未来的发展带来诸多益处。当然，对于测试人员来说，自动化测试、接口测试、性能测试、安全测试等硬技术能力同样至关重要，后续我将详细展开介绍。

在AI时代，测试人员还需要掌握如何与AI工具协同工作，利用AI技术来提升自己的软实力。

例如，通过AI辅助的数据分析工具来提升自己的数据分析能力，或者使用AI驱动的测试管理平台来提高项目管理的效率。

这些技能将帮助测试人员在快速变化的技术环境中保持竞争力，实现自我提升和职业发展。

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