由 SHOPLINE 主辦、OneDaySoftware 協辦的「職人聊天室 – 測試工程專場」圓滿落幕！本次活動邀請了兩位重量級講者，深入探討軟體品質管理的最新趨勢與技術挑戰；主題涵蓋了如何從傳統的測試報告思維轉向建立「品質信心」的決策架構，以及面對 AI 系統時的測試挑戰。一起來回顧當天的精彩分享吧！
別再問「為什麼沒測到」：建立軟體品質指標，讓上線決策有跡可循
在軟體開發的過程中，QA 工程師很常被問到：「為什麼 QA 沒測到？」
Howard 在分享中一針見血地指出，這句話背後反映的其實不是 QA 努力與否，而是組織內部的溝通斷層：QA 提供的測試報告與管理者關心的「決策信心」之間，缺乏一套共同的語言。
Howard 認為，傳統的測試報告屬於「落後指標」，就像生病了才看診斷書。但我們更需要的是「領先指標」，例如程式碼變動幅度、需求明確度等。這就像出門前先看氣象預報，在問題發生前就先預見風險，而非等外出看到下雨了才去買雨傘。
為了讓決策有據可循，Howard 提出 Quality Confidence Indicators 的框架：透過「初始預測」與「測試驗證」的加權計算，將主觀的「感覺」轉化為客觀的「信心分數」。這套指標讓測試輸出成為團隊的通用語言，並將責任從 QA 個人轉移到團隊共同決策，建立起真正穩定交付的品質文化。
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AI 時代的測試新挑戰：應對機率性輸出的不確定性
當傳統軟體遇上 AI，測試的方法也得大轉彎。Max 分享，測試 AI（如聊天機器人、AI 助理）最難的地方在於 AI 的回答具有「機率性」——同樣的問題，AI 每次給的答案可能都不太一樣。
測試 AI 不能只看按鈕能不能按，Max 提出一套分層策略：從最基礎的 API 功能，到中間的資料處理，再到 AI 邏輯是否正確，最後還要加上防護網，確保 AI 不會被惡意誘導。
最後，Max 提到 AI 上線後才是挑戰的開始。他強調必須建立全鏈路監控，不只要看成本與速度，更要嚴防資安風險。這就像是為 AI 配備一個隨身保全，隨時追蹤它的狀態，確保 AI 的回答符合企業規範與安全標準。
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總結：打造可信任的穩定交付文化
兩位講者的分享就像是教我們看懂「軟體健康的儀表板」。Howard 提醒大家別只看生病後的診斷書（測試報告），更要看預防重症的「領先指標」。Max 則分享當面對難以預測的 AI 時，需運用更精密的評估模型與監控來確保行為正常。無論是 Howard 或 Max 的分享，核心都在於將單純的「驗證功能」昇華為對「交付風險」的預測與管理。
持續打造技術人才交流場域
活動最後在熱烈的 QA 環節中畫下句點。針對職涯成長，講者建議透過「反問主管」來確認公司是否有品質共擔的文化，並先從建立明確的指標（如測試紅綠燈）來發揮影響力。而在 AI 測試實務上，則建議保留 AI 隨機性以模擬真實場景，並透過更嚴謹的評估模型來確保品質。
SHOPLINE 持續深耕技術社群，透過「職人聊天室」打造內外部人才交流與學習的場域。我們相信交流是成長的動力，期待未來與更多技術社群激盪出更多火花！
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