很多人以为这道题问的是你会不会让AI写自动化代码。错了。这道题真正考察的是AI时代下测试工程师是否具备自动化测试全流程的完整落地思维、风险把控能力和体系搭建能力。说白了面试官想听的不是AI帮我写了多少行代码而是你怎么用AI把自动化测试从能跑变成能扛。我见过太多做自动化的同学有一个共同的误区以为把需求丢给AI能生成脚本、能跑通用例就叫会AI自动化测试了。但大家一定要搞明白一件事AI能帮你提效写代码不代表能帮你把控自动化质量和工程落地。这完全是两码事。结合我多年的管理和AI提效经验真正能落地、能在面试中加分、能解决实际工作痛点的 AI 自动化测试绝不是 “一键生成脚本” 这么简单而是要搭建起三层完整的实战逻辑每一层都要融入人工的思考和把控让 AI 成为提效工具而非 “甩手掌柜”。这三层缺一不可少一层你的自动化就是玩具不是工具。第一层用AI做自动化前置拆解先把骨架搭好很多人做自动化测试的第一步就是写代码这本身就走偏了 —— 没有清晰的场景梳理和用例设计写出来的脚本要么覆盖不全要么偏离业务核心。而 AI 的价值首先就体现在帮我们高效完成自动化测试的前置工作。所以做自动化最大的坑就是一上来就写代码。正确的做法先用AI做前期拆解。把产品需求文档、业务流程图、页面原型全部整理好用精准的语言描述业务痛点和测试目标然后交给 AI 协助梳理比如让 AI 从繁杂的需求中提炼核心业务场景区分出哪些流程适合做自动化比如高频回归的正向流程、哪些适合手动测试比如偶发的异常场景让 AI 帮忙提炼核心接口字段、页面关键元素划分模块优先级甚至让 AI 基于业务逻辑设计测试用例梳理校验点、断言逻辑和异常分支。详细的可参考拆解维度AI输出内容人工复核要点业务场景主流程、分支流程、异常流程是否遗漏高频回归场景核心接口登录接口、商品接口、订单接口、支付接口接口依赖关系是否正确页面元素输入框、按钮、下拉菜单、弹窗元素定位方式是否稳定id name css xpath模块优先级P0核心流程、P1重要功能、P2一般功能是否符合业务实际断言逻辑页面跳转、数据校验、状态变更断言是否可判定、不模糊异常分支网络中断、超时、非法输入、权限不足异常场景是否完整我常用的Prompt模板是这样的角色你是一位资深自动化测试工程师精通playwrightpytest框架。 任务请基于以下电商订单流程拆解出适合自动化的测试场景。 要求 1. 区分正向流程和异常流程 2. 每个场景标注优先级P0/P1/P2 3. 列出每个场景需要校验的关键断言点 4. 标注哪些场景适合UI自动化哪些适合接口自动化 输入[粘贴需求文档或业务流程图]这个过程中AI 能帮我们省去逐行梳理、反复核对的时间但绝不是完全依赖 AI。比如 AI 可能会遗漏一些小众但关键的异常场景这就需要我们结合业务经验去补充对于核心模块的优先级划分也要基于项目上线节奏和用户使用频率去调整。先靠 AI 搭好自动化的 “骨架”明确测试范围和核心目标后续的代码编写才不会盲目。这一步如果偷懒后面的脚本全是错的。先把自动化的骨架搭好而不是上来就盲写脚本这是第一层。第二层精准调教 AI让脚本 “能用且好用”很多人用AI做自动化最大的问题就是随口提问。比如帮我写一个登录的自动化脚本。AI生成的代码大概率是这样的硬编码的账号密码用绝对xpath定位/html/body/div[1]/div[2]/input没有显式等待全是time.sleep()没有异常处理报错就崩没有日志记录出了问题不知道哪步错了这种代码复制粘贴能跑但不能复用但跑一次崩一次维护成本极高。高手的做法是给AI标准化提示词比如指定编程语言、测试框架、项目环境、元素定位方式、封装规范、日志输出、异常捕获、失败重跑机制让 AI 按规范生成。其次还要要求 AI 按照公司的代码规范生成基础封装类、公共方法对接配置文件管理系统甚至要考虑脚本的复用性 —— 比如把登录、支付等通用流程封装成公共函数方便后续调用。提示词示例供参考角色你是一位资深自动化测试工程师熟悉playwrightpytestPO模式。 技术规范 - 编程语言Python 3.13 - 测试框架pytest - 定位策略优先使用data-testid其次id/name禁用绝对xpath - 等待机制统一使用playwright智能等待机制禁止time.sleep() - 异常处理每个操作必须有try-except失败自动截图并记录日志 - 数据驱动测试数据从YAML文件读取禁止硬编码 - 日志规范使用logging模块INFO级别记录步骤ERROR级别记录异常 - 报告生成Allure报告包含步骤截图和日志附件 任务基于以下页面元素和业务流程生成PO模式的自动化脚本。 输入[粘贴元素定位信息和业务流程]即便 AI 按规范生成了脚本我们也绝不会直接无脑使用。
这道题到底在考察什么？
很多人以为这道题问的是你会不会让AI写自动化代码。错了。这道题真正考察的是AI时代下测试工程师是否具备自动化测试全流程的完整落地思维、风险把控能力和体系搭建能力。说白了面试官想听的不是AI帮我写了多少行代码而是你怎么用AI把自动化测试从能跑变成能扛。我见过太多做自动化的同学有一个共同的误区以为把需求丢给AI能生成脚本、能跑通用例就叫会AI自动化测试了。但大家一定要搞明白一件事AI能帮你提效写代码不代表能帮你把控自动化质量和工程落地。这完全是两码事。结合我多年的管理和AI提效经验真正能落地、能在面试中加分、能解决实际工作痛点的 AI 自动化测试绝不是 “一键生成脚本” 这么简单而是要搭建起三层完整的实战逻辑每一层都要融入人工的思考和把控让 AI 成为提效工具而非 “甩手掌柜”。这三层缺一不可少一层你的自动化就是玩具不是工具。第一层用AI做自动化前置拆解先把骨架搭好很多人做自动化测试的第一步就是写代码这本身就走偏了 —— 没有清晰的场景梳理和用例设计写出来的脚本要么覆盖不全要么偏离业务核心。而 AI 的价值首先就体现在帮我们高效完成自动化测试的前置工作。所以做自动化最大的坑就是一上来就写代码。正确的做法先用AI做前期拆解。把产品需求文档、业务流程图、页面原型全部整理好用精准的语言描述业务痛点和测试目标然后交给 AI 协助梳理比如让 AI 从繁杂的需求中提炼核心业务场景区分出哪些流程适合做自动化比如高频回归的正向流程、哪些适合手动测试比如偶发的异常场景让 AI 帮忙提炼核心接口字段、页面关键元素划分模块优先级甚至让 AI 基于业务逻辑设计测试用例梳理校验点、断言逻辑和异常分支。详细的可参考拆解维度AI输出内容人工复核要点业务场景主流程、分支流程、异常流程是否遗漏高频回归场景核心接口登录接口、商品接口、订单接口、支付接口接口依赖关系是否正确页面元素输入框、按钮、下拉菜单、弹窗元素定位方式是否稳定id name css xpath模块优先级P0核心流程、P1重要功能、P2一般功能是否符合业务实际断言逻辑页面跳转、数据校验、状态变更断言是否可判定、不模糊异常分支网络中断、超时、非法输入、权限不足异常场景是否完整我常用的Prompt模板是这样的角色你是一位资深自动化测试工程师精通playwrightpytest框架。 任务请基于以下电商订单流程拆解出适合自动化的测试场景。 要求 1. 区分正向流程和异常流程 2. 每个场景标注优先级P0/P1/P2 3. 列出每个场景需要校验的关键断言点 4. 标注哪些场景适合UI自动化哪些适合接口自动化 输入[粘贴需求文档或业务流程图]这个过程中AI 能帮我们省去逐行梳理、反复核对的时间但绝不是完全依赖 AI。比如 AI 可能会遗漏一些小众但关键的异常场景这就需要我们结合业务经验去补充对于核心模块的优先级划分也要基于项目上线节奏和用户使用频率去调整。先靠 AI 搭好自动化的 “骨架”明确测试范围和核心目标后续的代码编写才不会盲目。这一步如果偷懒后面的脚本全是错的。先把自动化的骨架搭好而不是上来就盲写脚本这是第一层。第二层精准调教 AI让脚本 “能用且好用”很多人用AI做自动化最大的问题就是随口提问。比如帮我写一个登录的自动化脚本。AI生成的代码大概率是这样的硬编码的账号密码用绝对xpath定位/html/body/div[1]/div[2]/input没有显式等待全是time.sleep()没有异常处理报错就崩没有日志记录出了问题不知道哪步错了这种代码复制粘贴能跑但不能复用但跑一次崩一次维护成本极高。高手的做法是给AI标准化提示词比如指定编程语言、测试框架、项目环境、元素定位方式、封装规范、日志输出、异常捕获、失败重跑机制让 AI 按规范生成。其次还要要求 AI 按照公司的代码规范生成基础封装类、公共方法对接配置文件管理系统甚至要考虑脚本的复用性 —— 比如把登录、支付等通用流程封装成公共函数方便后续调用。提示词示例供参考角色你是一位资深自动化测试工程师熟悉playwrightpytestPO模式。 技术规范 - 编程语言Python 3.13 - 测试框架pytest - 定位策略优先使用data-testid其次id/name禁用绝对xpath - 等待机制统一使用playwright智能等待机制禁止time.sleep() - 异常处理每个操作必须有try-except失败自动截图并记录日志 - 数据驱动测试数据从YAML文件读取禁止硬编码 - 日志规范使用logging模块INFO级别记录步骤ERROR级别记录异常 - 报告生成Allure报告包含步骤截图和日志附件 任务基于以下页面元素和业务流程生成PO模式的自动化脚本。 输入[粘贴元素定位信息和业务流程]即便 AI 按规范生成了脚本我们也绝不会直接无脑使用。
