在快速发展的科技世界中，软件测试领域也在不断演变。进入2025年，对于软件测试工程师而言，仅仅掌握传统的测试技术已经远远不够。为了在竞争激烈的市场中保持领先地位，我们需要不断学习并适应新的趋势。本文将带您深入了解2025年软件测试领域最重要的五大新兴趋势，帮助您掌握关键技能，成为一名更具竞争力的测试专业人士。 我们将探讨人工智能（AI）如何革新测试自动化和优化，Shift Left 和 Shift Right 测试如何提升效率，低代码测试工具如何简化测试流程，物联网（IoT）测试的重要性，以及集成安全测试（DevSecOps）如何确保软件的安全性。通过了解这些趋势，无论您是自动化测试工程师、手动测试工程师，还是刚入行的新手，都能够为未来的职业发展做好充分准备。 此外，我们还会讨论如何将这些趋势应用到实际项目中，以及它们对软件质量和开发周期的影响。 准备好迎接软件测试的新时代了吗？让我们一起探索这些令人兴奋的新趋势吧！
人工智能（AI）正在驱动测试自动化和优化，包括测试用例生成、缺陷预测和动态测试维护。
Shift Left 和 Shift Right 测试策略有助于在软件开发生命周期的早期发现问题，从而降低成本。
低代码测试工具简化了测试流程，使非技术人员也能参与测试。
物联网（IoT）测试变得越来越重要，因为越来越多的设备连接到互联网。
集成安全测试（DevSecOps）将安全性融入到整个开发生命周期中，确保软件的安全性。
人工智能（ai）正在深刻地改变软件测试的格局。
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它不仅仅是自动化测试的简单延伸，而是一种全新的测试范式。AI 驱动的测试自动化和优化正在帮助测试团队更高效、更智能地进行测试。
生成式 AI 是 AI 驱动测试的核心。利用诸如 ChatGPT 等大型语言模型（LLM），测试团队可以自动生成测试用例、测试计划和测试数据。这大大减少了手动编写测试脚本的工作量，提高了测试覆盖率。
AI 还可以用于缺陷预测。通过分析历史数据和代码变更，AI 可以预测哪些代码区域最有可能出现缺陷，从而使测试团队能够集中精力进行更有针对性的测试。
此外，AI 还可以在动态测试维护中发挥作用。当应用程序发生变化时，AI 可以自动调整测试脚本，确保测试仍然有效，减少了维护测试脚本的工作量。
例如，The testing Academy 已经创建了使用生成式AI 进行测试用例生成的教程。这种方法可以用来生成测试计划、测试用例、测试场景，甚至帮助定位错误。
AI 驱动测试的优势包括：
然而，AI 驱动的测试也面临一些挑战，例如需要大量的训练数据、AI 模型的准确性问题等。但随着技术的不断发展，这些挑战将逐渐得到解决。
关键技术：
传统的软件测试通常在开发周期的后期进行，这导致缺陷发现成本高昂。
Shift Left 测试 提倡将测试活动尽早地融入到开发周期中，例如在需求分析和设计阶段就开始进行测试。
Shift Right 测试 则关注于在生产环境中进行测试，例如通过监控用户行为和收集反馈来发现问题。
通过将 Shift Left 和 Shift Right 测试策略相结合，测试团队可以在软件开发生命周期的各个阶段都进行测试，从而更有效地发现和修复缺陷，提高软件质量。
Shift Left 测试的优势包括：
Shift Right 测试的优势包括：
需要注意的是，实施 Shift Left 和 Shift Right 测试需要组织文化的转变和流程的调整，例如需要开发人员更积极地参与测试活动，测试团队需要更深入地了解业务需求等。
低代码/无代码测试自动化 正在改变软件测试的参与者。
传统的测试自动化需要专业的编程技能，这使得非技术人员很难参与到测试活动中。
低代码/无代码测试工具 提供了可视化的测试脚本编写界面，允许用户通过拖拽和配置来创建测试用例，而无需编写复杂的代码。这使得业务人员、测试人员甚至最终用户都能够参与到测试活动中，从而更全面地了解软件需求，提高测试覆盖率。
一些流行的低代码/无代码测试工具包括：
低代码/无代码测试自动化的优势包括：
然而，低代码/无代码测试自动化也存在一些局限性，例如对复杂测试场景的支持不足、测试脚本的维护成本等。但随着技术的不断发展，这些局限性将逐渐得到解决。
关键技术：Tosca, Katalon, Parasoft, TestRigor
随着越来越多的设备连接到互联网，物联网（IoT）测试变得越来越重要。
物联网设备通常具有复杂的硬件和软件架构，并且需要与其他设备和云平台进行交互。这使得物联网测试面临着许多独特的挑战。
物联网测试需要关注以下几个方面：
关键技术：
安全是软件开发中至关重要的一环。
传统的安全测试通常在开发周期的后期进行，这导致安全漏洞发现成本高昂，并且可能导致延期交付。
集成安全测试（DevSecOps） 提倡将安全性融入到整个开发生命周期中，从需求分析、设计、编码到测试和部署，每个阶段都进行安全评估和测试。这使得安全问题能够尽早发现和修复，从而降低风险，提高软件的整体安全性。
DevSecOps 的优势包括：
要实现 DevSecOps，需要开发团队、安全团队和运维团队之间的紧密合作，以及自动化安全工具的集成。
关键技术：
随着大型语言模型（LLM）变得日益普及，测试LLM 也变得越来越重要。
要进行 LLM 测试，需要考虑一些关键因素，例如生成内容的质量、模型的安全性以及是否存在偏见。 目前在创建包括 Chatbot 和 AI 代理在内的 LLM 模型，因此必须验证这些模型，而且我们也要积极参与。
关键技术：
要有效地将AI融入测试策略，首先需要了解AI可以解决哪些问题。例如，AI可以帮助自动化测试用例的生成、预测潜在的缺陷，或者优化测试执行的顺序。
选择合适的AI工具：市场上有许多AI驱动的测试工具，例如Applitools、Testim和Functionize。选择最适合您的需求的工具，并确保团队成员接受相关培训。
逐步实施：不要试图一次性将AI应用于所有测试流程。从小处着手，选择一个或两个可以从AI中受益的领域，逐步实施并评估效果。例如，可以先使用AI来生成一些简单的测试用例，然后逐渐扩展到更复杂的场景。
持续学习和优化：AI技术在不断发展，要保持对新技术的关注，并不断优化您的AI测试策略。定期评估AI测试的效果，并根据实际情况进行调整。
要成功实施Shift Left测试，需要开发团队和测试团队之间的紧密合作。测试人员应尽早参与到需求分析和设计阶段，帮助识别潜在的问题。 推广测试驱动开发（TDD）：TDD是一种开发方法，其中测试用例在编写代码之前编写。这有助于开发人员在编写代码时考虑到测试需求，从而提高代码质量。
实施持续集成（CI）：CI是一种开发实践，其中代码变更频繁地集成到共享存储库中。这有助于尽早发现集成问题，并确保代码始终处于可测试状态。
Shift Right测试需要监控工具和分析平台的支持。 监控用户行为：使用监控工具来收集用户行为数据，了解用户如何使用您的软件。这可以帮助您发现实际使用中存在的问题。
收集用户反馈：主动收集用户反馈，了解用户对软件的满意度。这可以通过调查问卷、用户访谈等方式进行。
使用A/B测试：A/B测试是一种实验方法，其中将软件的两个版本提供给不同的用户组，并比较它们的效果。这可以帮助您确定哪些变更能够提高用户体验和软件质量。
选择合适的低代码/无代码测试工具需要仔细评估您的测试需求和团队技能。
评估测试需求：确定您的测试需要覆盖哪些方面，例如UI测试、API测试、性能测试等。选择能够满足这些需求的工具。
评估团队技能：考虑您的团队成员是否具备编程技能。如果您的团队成员不具备编程技能，那么无代码测试工具可能更适合。学习一些基本的代码知识也有助于了解工具的底层原理。
尝试免费试用：许多低代码/无代码测试工具提供免费试用期。利用这些试用期来评估工具的功能和易用性。
考虑长期成本：除了工具本身的费用外，还要考虑培训、维护等长期成本。
物联网（IoT）测试需要关注设备兼容性、数据安全、性能和可靠性，以及用户体验等多个方面。
建立测试环境：创建一个能够模拟实际使用场景的测试环境。这包括各种不同的设备、网络环境和用户行为。
自动化测试：物联网测试通常需要大量的测试用例。使用自动化测试工具来提高测试效率。
进行安全测试：物联网设备容易受到各种安全威胁。进行安全测试，以确保设备和用户数据的安全。
进行性能测试：物联网设备通常需要在低功耗和有限资源的环境中运行。进行性能测试，以确保设备能够稳定可靠地运行。
进行用户体验测试：物联网设备的用户体验非常重要。进行用户体验测试，以确保设备提供良好的用户体验。
要将安全测试融入开发生命周期，需要开发团队、安全团队和运维团队之间的紧密合作。
实施安全代码审查：在编写代码时进行安全审查，以发现潜在的安全漏洞。
使用自动化安全工具：使用自动化安全工具来扫描代码和应用程序，以发现安全漏洞。
进行渗透测试：定期进行渗透测试，以模拟黑客攻击，发现安全漏洞。
培训开发人员：培训开发人员，提高他们的安全意识，并教会他们如何编写安全的代码。定期升级测试方案，根据最新的安全威胁进行调整。
安全测试和性能测试对于LLM同样适用。
以下表格总结了常用工具的价格,请注意价格可能随时间变动，建议访问官网查询。
| 工具名称 | 价格 |
|---|---|
| Tosca | 商业软件，价格根据需求定制，需联系销售。 |
| Katalon Studio | 提供免费版，但高级功能需付费，价格根据License类型而定。 |
| Parasoft | 商业软件，价格根据需求定制，需联系销售。 |
| TestRigor | 商业软件，价格根据需求定制，需联系销售。 |
| ChatGPT | 根据订阅级别收费，PLUS用户每月20美元。 |
| Claude.ai | 根据tokens收费，不同型号价格不同。 |
| Google Gemini | 价格取决于模型和使用量，具体参照Google Cloud Platform的定价。 |
| Applitools | 商业软件，价格根据需求定制，需联系销售。 |
| Testim | 商业软件，价格根据需求定制，需联系销售。 |
| Functionize | 商业软件，价格根据需求定制，需联系销售。 |
AI 会取代软件测试工程师吗？
尽管AI在软件测试中发挥着越来越重要的作用，但它不太可能完全取代软件测试工程师。AI可以自动化一些重复性的任务，但仍然需要人类的判断和创造力来进行更复杂的测试。 软件测试工程师的角色将演变为与AI协同工作，利用AI来提高测试效率和覆盖率。
我应该学习哪些编程语言才能成为一名优秀的软件测试工程师？
Java、Python和JavaScript是软件测试工程师常用的编程语言。Java是企业级应用开发的常用语言，Python在数据分析和AI领域非常流行，JavaScript是Web前端开发的必备语言。 掌握这些编程语言可以帮助您更好地理解代码，编写测试脚本，并与开发团队进行有效沟通。此外，了解SQL等数据库相关技术也是非常有益的。
如何找到高质量的软件测试学习资源？
有许多高质量的软件测试学习资源可供选择。一些流行的在线学习平台，如Udemy、Coursera和Test Automation University，提供了各种软件测试课程。 此外，还可以阅读软件测试相关的书籍和博客，参与开源项目，或者参加软件测试社区活动。 持续学习和实践是成为一名优秀的软件测试工程师的关键。
如何评估软件测试的有效性？
评估软件测试的有效性是一个复杂的问题，没有一个简单的答案。以下是一些常用的评估指标： 缺陷发现率： 这是衡量测试有效性的最常用指标之一。它表示在测试过程中发现的缺陷数量与总缺陷数量的百分比。缺陷发现率越高，表示测试越有效。 测试覆盖率： 这表示测试用例覆盖的代码量。测试覆盖率越高，表示测试越全面。 测试执行时间： 这表示完成所有测试用例所需的时间。测试执行时间越短，表示测试效率越高。 测试成本： 这表示进行测试所需的成本，包括人力、工具和环境成本。测试成本越低，表示测试越经济。 用户满意度： 这表示用户对软件质量的满意程度。用户满意度越高，表示软件质量越好。 需要注意的是，这些指标只是参考，不能单独使用。评估软件测试的有效性需要综合考虑各种因素，并根据实际情况进行调整。
如何处理测试环境中的数据？
在测试环境中处理数据需要特别小心，以避免泄漏敏感信息。以下是一些常用的方法： 数据脱敏： 将生产环境中的敏感数据替换为虚假数据，例如姓名、地址、电话号码等。这可以保护用户的隐私。 数据子集： 从生产环境中提取数据的一个子集，并将其用于测试环境。这可以减少测试环境中的数据量，加快测试速度。 数据生成： 使用工具自动生成测试数据。这可以避免使用生产环境中的数据，并确保测试数据的多样性。 数据备份和恢复： 定期备份测试环境中的数据，以便在出现问题时能够快速恢复。确保测试环境的数据与生产环境的数据保持同步。 此外，还需要制定数据管理策略，明确数据的存储、使用和删除规范。
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