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测试开发要变天了！
人人都能做测试开发的时代来了！
你敢相信？我一行代码也没写，只靠和AI聊天，用3天时间就“肝”出一个前后端分离、带数据库的自动化平台，底层基于多模态大模型，采用视觉理解方式驱动自动化。并且安卓、iOS、Web全支持。
这要放到过去，我想都不敢想。还记得那些年被测试平台开发支配的恐惧吗？Django、Vue、数据库、Linux，样样都得精通，一个平台折腾3个月，头发掉了一半，能做出来就不错了。
而今，AI编程工具的崛起，彻底改变了游戏规则。代码AI写，有bug AI自己改，项目AI部署和启动，连使用文档都是AI写的。
为什么要做UI自动化平台呢？
这几年UI自动化陷入一个比较尴尬的地步，页面改动频繁，脚本维护成本高，稳定性差，最终导致UI自动化难以为继，食之无味，弃之可惜。
最近一年来，随着AI多模态大模型技术的发展，基于视觉理解的自动化方案逐渐成熟，和传统自动化基于元素定位不同，视觉方案是基于大模型对当前页面的理解，用户输入需要操作的步骤，大模型理解用户的需求并且理解页面的布局，识别页面元素的坐标，从而触发对应的操作。
比如一个登录页面，你只需要告诉AI：用户名输入框输入“张三”，密码输入“123456”，点击登录按钮。AI就能理解需求，找到页面对应元素的位置，执行相关操作。
在这种方案下，根本不用再担心页面元素的变动，只要功能不变，哪怕是元素换了位置和样式，AI照样能准确识别。
AI编程工具选择
目前市面上上的主流的AI编程工具：
国外：Claude Code、Cursor、Codex
国内：阿里Qoder、字节Trae、腾讯Codebuddy
受限于国外AI编程工具对国内的封控，最终选择的是字节Trae。
AI编程的一些经验技巧
让AI自己创建前端和后端项目所需要的目录文件，这样AI更懂整个项目结构
选择高质量的模型
不要上来就让AI写代码，先让AI做架构设计
给AI配置一些规则（可以参考文章最后的模板），比如技术栈、页面风格、目录规范、安全规范、代码规范、日志规范，让AI写代码时都遵循规范
不要让AI一次性做太多功能，按照页面一个个来做，页面确定好后，再让AI针对页面设计出数据库表结构，然后依次实现每个接口的的功能。
每次完成一个模块开发，做了代码的版本管理，可以使用git，避免AI某个版本改错了，导致之前的功能异常
给AI配置一些实用工具增加AI能力（比如context工具，可以让AI获取到最新的依赖库文档）
提供关键信息，如果代码出现bug，让AI修复bug的时候，一定要提供一些报错信息
最后：下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】
