主要观点：2020 年代将由大型语言模型（LLM）和 AI 工具定义，软件测试也不例外。介绍了测试金字塔（testing pyramid）的概念，包括单元测试、集成测试和端到端测试及其特点。讨论了软件测试生成技术，如基于搜索和基于 LLM 的技术，分别阐述其原理、工具及优缺点。强调构建可持续测试策略需结合自动化测试技术、静态分析工具和手动端到端测试，AI 自动化为软件质量保证带来新机遇。

关键信息：

• 2020 年代由 LLM 和 AI 定义，软件测试受其影响。
• 测试金字塔分三层，各层测试特点不同。
• 基于搜索的测试生成基于遗传算法或梯度优化，以代码覆盖为目标函数，有 EvoSuite 等工具，但存在计算和理解成本等问题。
• LLM 基于的测试生成在近几年发展迅速，如 Meta 的 TestGen-LLM 能自动生成单元测试，TestSpark 可结合搜索算法覆盖差距，但其输出受训练数据质量影响。
• 构建可持续测试策略需结合多种技术，自动化可扩展单元测试范围，释放人力专注于复杂层级。

重要细节：

• [“Succeeding with Agile”]中提到 Mike Cohn 的测试金字塔概念。
• 搜索算法的关键组件是“适应度函数”，常用代码覆盖作为指标。
• Google Research 在应用 LLM 到软件生成方面有进展，如内联代码完成。
• TestGen-LLM 在 Meta 早期工业规模部署，取得积极效果。
• 静态分析工具可早期检测内存泄漏等问题。