最近，deepseek火了，不少测试小伙伴忧心忡忡，担心测试岗位被替代
我个人观点是：经验类测试技术短期内还是很难被替代的。
大家也可以问问deepseek或者其它ai，我们来看下deepseek的观点：
附文字版：
性能测试是否会被AI替代，取决于具体的测试场景、技术发展阶段以及人类与AI的协作模式。以下是详细分析：
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### **一、AI在性能测试中的应用现状**
1. **自动化执行与监控**
- **测试脚本生成**：AI可基于历史数据或用户行为模式，自动生成性能测试脚本(如模拟高并发请求)。
- **实时监控与异常检测**：通过机器学习分析系统日志、资源占用率等数据，AI能快速发现性能瓶颈(如CPU突增、内存泄漏)。
2. **结果分析与预测**
- **根因分析**：AI可关联测试数据(如响应时间、数据库查询效率)，定位问题根源(如慢SQL、网络延迟)。
- **容量预测**：基于历史负载数据，预测系统未来的资源需求(例如云服务器弹性扩缩容建议)。
3. **工具集成**
- **AI增强的测试工具**：
- LoadRunner Cloud、BlazeMeter等工具已集成AI功能，优化测试资源配置。
- 部分工具通过AI自动调整负载模型(如模拟用户行为更贴近真实场景)。
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### **二、AI难以完全替代的领域**
1. **复杂场景设计**
- 性能测试需要结合业务逻辑设计场景(如电商大促的秒杀场景)，AI缺乏对业务目标的深度理解。
- 人类测试工程师的**经验判断**(如突发流量模型、异常链路设计)仍是核心。
2. **系统调优与决策**
- AI可识别“系统慢”，但如何优化(如调整JVM参数、数据库分库分表)依赖工程师的架构能力。
- 性能优化涉及技术选型、成本权衡等**非技术因素**，需人类决策。
3. **非标准化问题处理**
- 面对未知技术栈(如边缘计算设备性能问题)或新型架构(如Serverless)，AI可能缺乏训练数据支撑。
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### **三、未来趋势：AI与人类协同**
1. **AI的定位**
- **效率工具**：替代重复性工作(如生成测试报告、执行回归测试)。
- **辅助分析**：提供数据洞察(如通过时序数据预测性能拐点)。
2. **人类的核心价值**
- **创造性工作**：设计创新性测试方案、解决新型技术挑战。
- **跨领域协作**：与开发、运维团队共同制定性能优化策略。
3. **技能升级方向**
- 掌握AI测试工具(如AI驱动的性能分析平台)。
- 提升系统架构设计、调优能力(从“执行测试”转向“性能工程”)。
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### **四、总结：哪些岗位可能被替代？**
| **风险等级** | **任务类型** | **举例** |
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| 高 | 重复性脚本执行、基础监控 | 手动配置负载、生成基础报告 |
| 中 | 常规性能分析 | 简单瓶颈定位(如CPU过载) |
| 低 | 复杂场景设计、系统深度调优 | 高并发架构优化、全链路压测 |
**结论**：
AI会替代性能测试中的**低价值重复劳动**，但**高阶分析、决策和创新工作仍需人类主导**。未来性能测试工程师的角色将更偏向“性能架构师”或“AI协作工程师”。