软件测试行业正迎来一个关键转折点——AI 不仅能够编写代码，还正全面渗透到测试执行、用例设计、UI 自动化、AI 系统评测，乃至整个质量流程的构建与优化中。
从 Google Colab CLI、Gemini Agent，到 Princeton 和 DeepSeek 在推理能力上的技术突破，再到 Canary 的录屏验证工具，这些趋势都指向同一个方向：测试工作的重心，正从“写脚本、跑用例”逐步转移到“懂业务、会评测、能设计质量流程”上来。
AI 会优先淘汰重复性劳动，但真正有深度的质量判断能力，短期内仍难以被替代。
因此，对测试从业者而言，当前最需要补齐的能力，并非某个工具的操作技巧，而是如何将 AI 有效集成到真实的测试流程中去。
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