那个让我“心头一亮”的瞬间
大家好,我是一名在互联网大厂做了近8年的测试开发工程师,也作为面试官参与了上百场测试岗位的招聘。
我看过太多“完美”的简历:精通Selenium/Appium,熟悉性能测试,了解测试框架原理……面试时,他们对工具和技术的名词对答如流,笔试题目也做得八九不离十。
然而,能让我真正心动、甚至迫不及待想发Offer的,却往往是另一类人。
我记得特别清楚,有一次面试一位候选人,我们叫他小陈吧。他的学校不是顶尖,工作经历也只有两年,技能列表上都是些主流但不算深入的技术。
我问了一个很常规的问题:“如果一个用户反馈‘APP时不时会卡顿’,你会怎么排查和定位这个问题?”
前几位候选人的回答几乎是一个模子刻出来的:
“用性能监测工具,比如Android Profiler或Instruments,看看CPU和内存占用。”
“检查一下网络请求,是不是有慢请求。”
“看看日志,有没有异常报错。”
这些回答对吗?对。有错吗?没错。但总感觉少了点什么,像在背诵操作手册。
轮到小陈,他并没有立刻回答技术工具,而是沉吟了几秒,然后反问我:
“我想先跟您确认几个背景信息,可以吗?您说的‘卡顿’,用户是在什么核心场景下遇到的?是每次启动后第一次操作,还是滑动复杂列表时?是所有用户都反馈,还是特定机型或系统版本?大概发生在一天中的哪个时间段?最近一次版本更新前后,这个问题的反馈量有变化吗?”
就是这一连串的问题,让我“心头一亮”。
他没有急于展示自己会用什么工具,而是首先试图去定义、边界和重现问题。他接下来的回答,完全是围绕他假设的这些场景展开的:
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如果是启动卡顿: 他会去分析启动链路的耗时,关注冷启动/热启动的差异,检查初始化了哪些重型资源。
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如果是列表滑动卡顿: 他会怀疑是图片加载、列表项UI过于复杂还是数据频繁请求的问题,并提到会使用布局检查器看层级深度。
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如果是特定机型/系统: 他会立刻联想到是否是兼容性问题,或者该机型本身的性能瓶颈,并建议从Crash和ANR日志中筛选该机型的记录。
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如果反馈量在版本更新后陡增: 他会直接关联代码变更,建议进行代码Diff,重点关注本次新增的模块或修改的底层库。
整个分析过程,逻辑清晰,层层递进,像一名侦探在破案,而不是一名技工在拧螺丝。他展现的,正是一种我所推崇的 “产品思维下的系统性排查思路”。
最后,我问他:“你提到的这些工具,你都精通吗?”他坦诚地说:“有些只用过基础功能,但我觉得只要思路清晰,工具是可以快速学习和上手的。”
毫无疑问,我给了他Pass。事实证明,他入职后成长极快,很快就成了团队里解决复杂问题的核心成员。
第二部分:技能是船的桨,思维是航海的罗盘
在测试这个领域,技能的重要性毋庸置疑。自动化脚本、性能压测、安全扫描……这些都是我们安身立命的“船桨”。没有它们,我们寸步难行。
但罗盘决定了你能走多远,能发现怎样的新大陆。
我总结了一下,那些能打动我的候选人,通常具备以下三种核心思维:
1. 产品思维:不止是“找Bug”,更是“守护体验”
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普通思维: 我的任务就是按照需求文档写的测试用例执行,文档里没写的,不归我管。
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卓越思维: 我是产品的第一个用户,也是用户利益的守护者。我会深入理解这个功能为什么要做(解决用户什么痛点?达成什么业务目标?),并基于这个理解,去思考用户会怎么“奇葩”地使用它,哪些场景下体验会受损。
案例: 测试一个电商的“一键下单”功能。普通测试员会验证功能是否通畅。而具备产品思维的测试员会问:如果用户网络极差,点击后按钮一直转圈怎么办?是否应该有超时提示和重试机制?如果商品突然下架或库存为零,提示信息是否清晰?这些边界情况,才是真正影响用户留存的关键。
2. 风险思维:在最关键的地方投入最重的火力
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普通思维: 所有功能点都要测试,时间不够就加班。
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卓越思维: 测试资源(时间、人力)永远是有限的。我必须评估哪些模块是核心交易链路、哪些改动影响范围最大、历史上有哪些“事故高发区”,然后优先、重点地测试这些高风险区域。这是一种基于价值的测试策略。
案例: 一个版本中,同时修改了核心的支付模块和边缘的“意见反馈”UI。具备风险思维的测试员会毫不犹豫地将80%的精力投入到支付流程的回归测试上,因为它一旦出问题,就是P0级的生产事故。他会为支付流程设计复杂的并发、断网、重复支付等场景,而对UI改动可能只做简单的冒烟测试。
3. 溯源思维:从“症状”到“病根”的深度挖掘
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普通思维: 发现了一个Bug,记录下操作步骤和现象,提交给开发就完事了。
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卓越思维: 每一个Bug都是一个宝藏,背后隐藏着代码、逻辑甚至架构的深层问题。我会追问:这个Bug产生的根本原因是什么?是单次代码失误,还是设计本身就存在缺陷?类似的代码里是否也存在同样的问题?如何从流程或机制上避免同类问题再次发生?
案例: 发现一个前端展示金额计算错误。普通做法是提交Bug。溯源思维会驱动他去查看后端返回的数据是否正确。如果后端正确,再看前端代码的计算逻辑。发现是四舍五入规则不一致后,他还会进一步追问:为什么我们的设计会出现前后端都能计算的情况?是否应该将计算逻辑统一到一端?并推动团队进行一场技术讨论,从根本上杜绝隐患。
第三部分:如何培养和展现你的“黄金思维”
你可能会问,这种思维听起来很虚,该怎么学习和展现呢?它绝非天生,完全可以通过有意识的训练来获得。
1. 在日常工作中,刻意练习“提问”
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面对需求时,别急着写用例。 先问产品和开发:
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“我们做这个功能,目标用户是谁?想提升哪个核心数据?”
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“这个新改动,对老功能最大的影响可能在哪里?”
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“技术上,这次最复杂/最有风险的部分是什么?”
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发现Bug时,别急着关闭。 多问自己:
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“这个Bug的根源在代码层、设计层还是数据层?”
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“除了这个操作路径,还有哪些路径可能触发类似问题?”
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“我们的监控报警体系能否及时发现这类问题?”
2. 在项目复盘时,深入“归因”
每次线上问题发生后,积极参与复盘会。不要只当听众,尝试去分析问题链:为什么测试没发现?是用例设计遗漏,还是环境无法模拟?为什么监控没报警?我们的发布流程有没有熔断机制?从别人的“坑”里,学习最宝贵的经验。
3. 在面试准备时,重构“答案”
不要再去背诵“如何测试一个登录框/购物车”的标准答案了。尝试用你的思维去重构回答。
一个万能框架:
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第一步:理解与定义
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“首先,我需要明确这个功能/问题的业务目标和用户场景。我认为核心价值是……”
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“关于这个问题,我想先确认几个关键信息,比如频率、范围、触发条件等,以便精准定位。”
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第二步:风险与策略
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“基于以上理解,我认为测试的重点应该放在A和B模块,因为它们是核心链路且本次有变更。而对于C模块,因为改动小且非核心,我会采用冒烟测试。”
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“我会优先保障X,Y,Z这类高风险场景的测试深度。”
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第三步:执行与溯源
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“在测试过程中,我不仅会验证功能正确性,还会特别关注性能、兼容性、异常处理等非功能性需求。”
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“对于发现的任何缺陷,我不会止步于修复它本身,会尝试分析其根本原因,并思考如何通过流程或工具避免复发。”
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第四步:总结与展望
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“最后,我会总结本次测试的遗漏和不足,思考下一次如何优化测试策略,比如是否可以引入自动化来覆盖某些重复场景。”
思维的背后,是更长久的职业生命力
在当今AI技术飞速发展的时代,很多基础的、重复性的测试工作完全有可能被工具取代。一个只会执行用例、点击按钮的测试工程师,其职业天花板是清晰可见的。
而那种深度思考、洞察风险、系统性解决问题的能力,是AI在短期内难以复制的核心竞争力。
拥有这种思维,你的角色就从“找Bug的”转变为了“质量保障的设计师”和“风险的控制者”。你的视野不再局限于一个测试用例,而是扩展到整个产品生命周期、研发流程和团队协作。你的职业道路也因此变得更加宽广——你可以成为测试专家、测试负责人、质量平台架构师,甚至是产品经理。
结语:
所以,亲爱的候选人们,当你们下次准备测试面试时,请在打磨技能的同时,花更多的时间去打磨你们的思维。去研究你所在产品的业务逻辑,去复盘你遇到的每一个复杂问题,去练习如何像一名“侦探”和“架构师”一样思考。
请记住,我手中的Pass卡,永远留给那些手握船桨,更懂得看罗盘的航海家。
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