最近，deepseek火了，不少测试小伙伴忧心忡忡，担心测试岗位被替代
我个人观点是：经验类测试技术短期内还是很难被替代的。
大家也可以问问deepseek或者其它ai，我们来看下deepseek的观点：
附文字版：
性能测试是否会被AI替代，取决于具体的测试场景、技术发展阶段以及人类与AI的协作模式。以下是详细分析：---### **一、AI在性能测试中的应用现状** 1. **自动化执行与监控** - **测试脚本生成**：AI可基于历史数据或用户行为模式，自动生成性能测试脚本（如模拟高并发请求）。 - **实时监控与异常检测**：通过机器学习分析系统日志、资源占用率等数据，AI能快速发现性能瓶颈（如CPU突增、内存泄漏）。 2. **结果分析与预测** - **根因分析**：AI可关联测试数据（如响应时间、数据库查询效率），定位问题根源（如慢SQL、网络延迟）。 - **容量预测**：基于历史负载数据，预测系统未来的资源需求（例如云服务器弹性扩缩容建议）。 3. **工具集成** - **AI增强的测试工具**： - LoadRunner Cloud、BlazeMeter等工具已集成AI功能，优化测试资源配置。 - 部分工具通过AI自动调整负载模型（如模拟用户行为更贴近真实场景）。---### **二、AI难以完全替代的领域** 1. **复杂场景设计** - 性能测试需要结合业务逻辑设计场景（如电商大促的秒杀场景），AI缺乏对业务目标的深度理解。 - 人类测试工程师的**经验判断**（如突发流量模型、异常链路设计）仍是核心。 2. **系统调优与决策** - AI可识别“系统慢”，但如何优化（如调整JVM参数、数据库分库分表）依赖工程师的架构能力。 - 性能优化涉及技术选型、成本权衡等**非技术因素**，需人类决策。 3. **非标准化问题处理** - 面对未知技术栈（如边缘计算设备性能问题）或新型架构（如Serverless），AI可能缺乏训练数据支撑。 ---### **三、未来趋势：AI与人类协同** 1. **AI的定位** - **效率工具**：替代重复性工作（如生成测试报告、执行回归测试）。 - **辅助分析**：提供数据洞察（如通过时序数据预测性能拐点）。 2. **人类的核心价值** - **创造性工作**：设计创新性测试方案、解决新型技术挑战。 - **跨领域协作**：与开发、运维团队共同制定性能优化策略。 3. **技能升级方向** - 掌握AI测试工具（如AI驱动的性能分析平台）。 - 提升系统架构设计、调优能力（从“执行测试”转向“性能工程”）。 ---### **四、总结：哪些岗位可能被替代？** | **风险等级** | **任务类型** | **举例** | |--------------|----------------------------|------------------------------| | 高 | 重复性脚本执行、基础监控 | 手动配置负载、生成基础报告 | | 中 | 常规性能分析 | 简单瓶颈定位（如CPU过载） | | 低 | 复杂场景设计、系统深度调优 | 高并发架构优化、全链路压测 |**结论**： AI会替代性能测试中的**低价值重复劳动**，但**高阶分析、决策和创新工作仍需人类主导**。未来性能测试工程师的角色将更偏向“性能架构师”或“AI协作工程师”。
