随着自动化测试工具的普及，以及业界本身趋势所致，越来越多的测试圈内人都以能转成“测试开发”或者“测试工具开发”为目标。 觉得会写代码的“测试”很牛，很高大上。企业也盲目的跟风，加大力度去抢市场上面为数不多的一些“测试开发”技术大牛。造成行业里，测试人都跑去写代码了。因为有“钱途”。
但是我个人认为，“黑盒测试”才是质量人的精髓能力。大部分情况下，大部分的“测试开发”，都是临时的在帮现在的开发做一些本应该由程序员做的“本分”而已。自己没有能力和精力，公司给配了另一个人帮你测你写的代码是否符合基本质量标准。
但是，人工智能在来的路上了。AI可以自己写程序，自己写逻辑，相应的，也就可以自己测试自己写的代码和逻辑。一个设计好的逻辑流程，一个资深的程序员，一天大概能写500行代码，2天完成；而AI，可以在2分钟内完成。。。。。。
这时候，“黑盒”能力反而是人类在这场比拼中很大的优势之一。不过我讲的这个“黑盒”，不是大部分测试工程师现在做的初级“黑盒”测试。不是按照设计逻辑去跑一遍功能点，最多试试不同浏览器或者平台，这样的测试。而是用科学的方法，用系统性思维对于所测产品的各种维度展开“假设性测试”。
首先，要认识产品。认识产品有很多方法。最简单的热身方法，就是初级“黑盒”测试。按照设计文档逻辑，跑几遍功能。熟悉产品的功能服务。同时也有很多高级的方法，比如5W1H，3W，等等。这些方法论能帮助你从固定的维度整理思路，整理产品的线路，找寻其中的漏洞。然后在此基础上，发散思维。 这就是“启发性测试策略思维”。 我习惯用SFDPOT。以下部分解释取自网络：
结构（Structure）-所有组成产出物的东西。
代码，界面，接口，硬件，非可执行文件，附属物件。
功能（Functions）-所有产品所实现的功能
用户界面，系统接口，应用，计算，时间相关性功能，变化（如改变字体），
开启/关闭，多媒体，错误处理，交互，可测性
数据（Data）-所有产品处理的数据
输入，输出，预设值，持久数据，序列，大小数量变化，噪声数据，生命周期等
平台（Platform）-所有被测软件所依赖的外部事物
外部硬件，外部软件，内部组建
操作（Operation）-所有产品可执行的操作
用户，环境，常见操作，非正常操作，极限操作
时间（Time）-所有与产品相关的时间指标
输入/输出，快/慢，并发，变化率
然后，系统集成，从问题入手！一个一个系统问题，反映的就是系统各功能之间发生的冲突！深入分析、理解、解决了这些问题后，你对产品的认识将达到新的高度。更好的帮助你积累经验“数据”。而这个就是“黑盒”相比AI的优势了。因为人天然的有“感觉”。人建立一个新的模型的速度和成本，是目前任何计算机都无法超越的。成本低，才有机会。回到主题。如何从问题入手？简单来说，就是弄清楚：
什么问题？
为什么会有这个问题？
如何解决问题？一般必须都要有短期对策和长期对策
而做分析，我用的是4个方法：
1. 第一现场。找到问题发生的第一现场，并保护起来。第一时间，尝试找到复制方法
2. 收集必要的现场信息，比如条件，用户，系统Log，使用工具去发现关联性
3. 当问题比较复杂并且无法复制的时候，大胆假设，然后去做实验。基于前面对产品的多维度认知，采用替换法，交叉验证法等，通过同纬度下的交叉验证去缩小问题疑问区域
4. 往往在最后，我们会找到一些“假”原因。这个时候，我们就要用收缩法，从上帝视角去重新看待这个问题。比较抽象，举个实际的例子：
Web访问一个页面，报error500。查log后，发现是java线程池被沾满了。分析后也能确定，当前CPU负担不重，但是线程池满载。尝试free一些线程后，web可以访问了。但是很快又满了。
于是，最快的解决方案就是重启Java servlet service。并且放大线程池。
但是我们知道，这个问题不会那么简单。为什么线程池会被沾满呢？可惜，当时正在运行服务，并且无法在测试环境中复制这个问题。从Log中发现占用线程池的线程的代码段是不同的功能。
这个时候，就需要跳出圈子，从上帝视角去看这个问题了。在测试环境中减少线程池数量，把服务器压力增大。把堆栈占用的代码段都拉出来，写进一个临时function里，patch上去；同时跳出软件问题的范畴，想想硬件，比如disk是否有坏道，网卡是否丢包，CPU是否单核负载过重等等。
最后，在测试环境中高压力下复制出了问题。发现一个common的function会造成线程负载过重。在分析的过程中，各种对比法，交叉法，都运用了进去，才找到了问题的真正原因。而这时候，你也充分了解了这部分应用从前端JS到后端J2EE的调用关系和瓶颈。未来，你再看到新的类似产品的时候，你会第一时间建立以这个问题为模型的测试框架来，能第一时间发现类似的问题。
而这，恰恰是所谓的白盒，AI智能需要很大成本积累才能做到的。
未来，“黑盒”才是精英。因为会测黑盒的高级测试，是集运维，开发，测试，分析为一身的高端人才。