原文摘要

告别脆弱脚本，让AI读懂你的测试目标。

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进一步信息揣测

• AI测试工具的实际选型内幕：文中提到的Midscene、LaVague等工具虽标榜“意图驱动”，但实际落地时需依赖特定大模型（如gpt-4o、Qwen2.5-VL等），这些模型的API调用成本高昂且可能受政策限制，企业需私下评估合规风险。
• 视觉语言模型的隐藏优势：视觉模型（如Doubao-1.5-thinking-vision-pro）能绕过传统XPath/CSS定位的脆弱性问题，但行业内部经验表明，其准确率依赖高质量UI截图，实际应用中需搭配截图预处理脚本（如去噪、增强对比度）。
• 自然语言指令的陷阱：测试脚本用自然语言描述看似简单，但实践中发现，模糊指令（如“完成登录流程”）易导致AI执行路径不可控，资深测试员会私下补充约束条件（如“优先使用短信验证码登录”）。
• 维护成本转移的真相：虽然AI减少了脚本维护，但模型微调和Prompt工程成为新负担，头部企业会组建专门团队优化提示词模板，这一经验极少公开讨论。
• 小众工具的生存策略：Midscene等新兴工具通过“YAML+自然语言”降低使用门槛，但内部交流透露，其商业化依赖定制化服务，企业采购时往往需额外支付模型训练费用。
• 行业趋势的潜台词：鼓吹“意图驱动”背后是测试工具商与云服务商的利益绑定，例如文中推荐的模型多来自阿里（Qwen）、字节（Doubao）等大厂，实际是生态圈地运动。
• 规避法律风险的技巧：使用视觉模型自动化操作可能涉及UI设计版权问题，部分企业会要求测试时对敏感界面打码，这一操作细节通常不会写入公开文档。