AI在中小团队中的应用

会议集中讨论了如何利用AI工具提升中小团队的测试效率，特别是通过标准化和自动化来简化流程，并探讨了构建知识库和利用AI进行测试的可能性。

AI在中小团队中的应用
AI工具的应用：陈坤龙提到，中小团队可以通过使用现有的AI工具来提高效率，而不必自行搭建大模型，拥抱AI不必一定大模型。
代码和文档的帮助：TestOps 云层认为AI可以帮助团队编写代码、评估代码、补写单元测试和编写文档，从而提高工作效率。
数据安全和成本考虑：陈坤龙指出，中小团队不必过度纠结于数据安全，可以使用现成的开源模型来降低成本和提高效率。

AI的使用和逻辑问题
提示词的重要性：陈坤龙强调，提示词的准确性和逻辑性对AI的输出结果至关重要，必须清晰描述问题以确保AI能识别并正确回答。
上下文关联：TestOps 云层提到，现代AI能够记住长上下文，使得交互更加自然和连贯，提高了问题解决的效率。
未来的能力分化：TestOps 云层认为，未来人们与AI的互动将更加频繁，能否有效利用AI将成为一种重要能力，区分人们的能力水平。

AI测试的未来趋势
版本升级问题：陈坤龙提到，AI的版本升级可能会导致结果不可控，因此中小团队应谨慎对待AI模型的更新，以保证稳定性。
构建知识库：陈坤龙指出，知识库的构建是AI应用的重要方向，可以通过标准化需求和数据，大大提高AI的效率和准确性。
测试和维护：TestOps 云层认为，AI的引入使得测试人员更多地关注测试策略和结果分析，而非具体的执行操作，改变了测试工作的重心。

AI与团队管理
效率与创新的平衡：陈坤龙提到，虽然提高效率是目标，但不应以牺牲团队的创新能力为代价，创新是团队持续发展的重要动力。
量化与管理策略：陈坤龙认为，应从团队整体角度考量效率，而不是仅关注个人表现，避免因过度量化导致团队僵化。
人效与合理性：TestOps 云层指出，合理的人效管理应关注团队的整体产出和价值创造，而非单纯的人数和工作时间的压缩。

知识库和标准化
知识库构建的标准化：陈坤龙提到，构建知识库的首要步骤是标准化需求和数据，这一步占据大量时间，但能确保后续AI处理的准确性。
语料整理的挑战：陈坤龙认为，不同AI模型的语料需要标准化整理，这需要耗费大量时间和精力，是构建有效知识库的关键步骤。
模板和规范的重要性：TestOps 云层提到，使用成熟的分词模型和提示词模板，可以大大简化AI应用的复杂度，提高工作效率。

AI和软件开发流程
BDD模式与AI结合：陈坤龙认为，BDD（行为驱动开发）模式与AI结合可以实现更好的自动化，通过标准化提示词和模板，AI生成代码和脚本会更加可靠。
流程自动化的前景：TestOps 云层提到，未来AI可以实现从项目管理到工程化平台的自动化，进一步提高效率，减少人工干预。
用户故事和需求管理：TestOps 云层认为，通过将所有需求细化到用户故事和任务层面，可以让AI自动生成所需代码和文档，实现全流程自动化。

AI助力测试
AI在测试中的应用：陈坤龙提到，AI可以帮助快速熟悉业务场景，开发小工具，读取和理解代码，以及定位缺陷，提高测试效率。
AI与自动化测试：TestOps 云层认为，AI在自动化测试中的应用，可以减少手动执行的工作量，提高测试的准确性和效率。
AI的局限性：陈坤龙指出，AI不能完全取代人类，需要在某些方面保持人类的参与，以确保测试的全面性和准确性。

AI与个人工作习惯
AI对个人工作的帮助：TestOps 云层提到，AI可以帮助个人提高工作效率，例如自动记录会议内容，生成报告，减少重复劳动。
AI与幽默感：TestOps 云层认为，AI生成的内容虽然规范准确，但缺乏人情味和幽默感，可能需要人为调整以增加趣味性。

会议总结
AI在中小团队的应用：陈坤龙总结了AI在中小团队中的应用，认为不必执着于大模型，现有的AI工具已经可以有效提升工作效率。
AI的未来发展：TestOps 云层展望了AI在未来的发展方向，认为AI将更加深入到日常生活的各个方面，成为不可或缺的一部分。