本文主要是介绍做测开的第4年，开始有点失望了，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
大家好，我是洋子，看到新一年的毕业季，意味着我工作马上满4年了
从一毕业就进入测试行业到现在，我已经褪去学生的气息，成为一名社畜工具人
这4年当中，我有3年半都在同一家互联网大厂工作，岗位是测开，厂内大家都叫QA
2024年已经过半了，整个就业大环境依然对打工人很不友好，裁员还是家常便饭，唯一看到的风口还是大模型，大模型的快速发展，激起了广泛讨论，未来究竟自己会不会被AI所取代？
说到大模型，这里列举一些基本概念，提示词工程（Prompt）、Tokens（分词），Embedding（向量化）、RAG（检索增强生成）、微调（Fine tuning）、Agent（智能体）、LangChain（大模型应用开发框架），感兴趣的读者可以阅读相关资料，这里先不做推荐了
其实从22年开始，公司就已经开始布局测试阶段的降本增效，怎么理解，总的来说就是减少QA在业务测试当中人力投入，转而变成研发自测完成就上线，或者说将原先服务端、客户端、前端分开进行测试，转变成端到端测试
端到端测试的模式其实就是早期互联网的测试岗位的工作内容，QA只需要”点点点”就行，没有什么技术含量。即使到现在，端到端测试模式在中小厂普遍存在，只需要交给外包就可以完成，唯一有所变化的是需要有标准来衡量测试的完备度，可以是覆盖率，也可以是维护的测试用例测试集合等
端到端测试有什么好处呢，就是节省QA人力投入，比如把执行测试交给外包，而正式员工负责管理外包人力，或者做测试工具开发等工作，这么算下来，节省出来的人力何去何从，要么进行池化（空闲时期投入到其他业务线），要么进行优化，毕竟公司不养闲人，资本家本来也没这么好心
再来谈谈大模型的在测试行业里面有哪些应用，大模型给人的感觉非常强大，用它来辅助写代码或者当搜索引擎已经是一种习惯了，大模型对于测试阶段的提效场景，比较成熟的场景是测试用例生成（生成脑图用例、UI自动化用例、接口用例、单测case等等），个人智能客服助理，监控误报减少等等
最后再来说说个人发展，由于自己一直在同一家公司，也没有换过业务线，职场的第4年，开始接触到管理的工作，测开的天花板是比研发要低一些的，接触管理工作也许能提高上限，到了5年以上的工作年限，如果还是一直在执行层，出去面试也会受到些影响
相比于以前单纯的做执行测试的角色，我现在还需要去关心同事的测试进度和风险，帮助做出决策，规划团队的发展，给老板汇报，总的来说还是比较有挑战性，向上管理成为一门必修课
今天就写这么多了，可能伴随着自己的一些主观色彩，仅供参考
这篇关于做测开的第4年，开始有点失望了的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
