最近在做研发效能和稳定性相关的工作，越来越明显地感受到 AI 正在重塑软件测试的整个流程 。 
从最初的辅助工具，到现在逐步深入到测试设计、执行、分析甚至决策环节，变化非常快。 
🧠 我比较关注的几个方向（其他方向也可以 ）：
1️⃣ 测试用例生成

是否已经在用 AI 自动生成测试用例？（接口/UI/链路）
Prompt or DSL？效果如何？
如何保证生成用例的“有效性”和“覆盖度”？

2️⃣ 自动化测试

AI 是否参与自动化脚本生成/维护？
flaky case 能否通过 AI 识别和修复？
和现有框架（如 Selenium / Playwright）结合的实践？

3️⃣ 缺陷分析 & 定位

是否用 AI 做日志分析 / 报错聚类？
有没有做过 root cause 自动分析？
AI 在“降噪”和“优先级判断”上的效果如何？

4️⃣ 测试流程优化

是否用 AI 做测试策...