一、可完全替代的工作
这类工作无复杂业务判断，AI 效率远高于人工，可全面接手。
测试用例 / 场景初稿编写
依据接口文档、需求文档，自动拆分单接口、链路、混合、长稳、极限场景，生成标准化用例、施压参数、指标阈值。
压测脚本编写与基础调试
生成 JMeter、k6、Locust、Gatling 完整脚本（请求、参数化、断言、定时器、循环、并发配置）
编写 Groovy/Python 辅助脚本：加密、签名、数据解析、变量传递
修复语法错误、基础配置问题（Cookie、请求头、简单重试逻辑）
海量测试数据生成
按规则批量生成手机号、账号、订单、表单数据，支持正则、唯一性、格式校验；自动做数据脱敏。
压测结果基础统计与整理
汇总 TPS、RT、P95/P99、错误率、请求量等指标；整理监控曲线、日志摘要，统一格式。
标准化报告撰写
套用固定模板，填入指标、场景、基础结论，生成完整 Word/Markdown 报告。
基础日志 & 报错筛查
过滤无效日志，识别固定报错（超时、4xx/5xx、连接拒绝、参数非法），归类报错类型、统计报错频次。
简单参数调优试算
如连接池大小、超时时间、JVM 基础参数、并发数梯度配置的计算与配置。
二、可部分替代 / 辅助的工作
AI 负责初步分析、定位、建议，人工做最终判断、落地验证，是目前主流使用形态。
性能指标异常初步分析
识别指标突变、阈值超标（CPU / 内存 / IO、TPS 下跌、RT 飙升），关联监控数据给出初步瓶颈方向（应用 / 中间件 / 数据库）。
慢 SQL、低效代码初筛
分析 SQL 执行计划，识别无索引、全表扫描、大事务、重复查询；识别代码死循环、高频调用点。
流量模型仿真
基于历史日志分析接口占比、时段流量特征，生成仿真施压模型，人工再结合业务修正。
长稳压测值守 & 实时告警
7×24 小时轮询监控，异常自动提醒；区分偶发错误与系统性问题，减少人工盯屏。
根因初步推理
结合多维度指标做因果关联（如 Full GC 导致 RT 变高、连接池打满导致请求阻塞），给出候选根因清单。
优化方案初稿输出
针对已知瓶颈给出通用优化建议（索引、JVM、中间件参数、代码写法优化）。
容量预估 & 简单趋势预测
根据现有压测数据，预测不同并发下系统表现，给出基础扩容建议。
三、无法替代的核心工作
这类是性能测试核心价值，AI 仅作参考，不能接手。
测试方案整体规划
梳理核心业务链路、确定压测范围、定义验收标准、制定整体测试策略、规划集群 / 环境架构。
真实业务场景设计
理解业务优先级、用户行为、营销峰值、上下游依赖，设计贴合线上真实流量的复杂场景。
复杂瓶颈深度定位
分布式链路问题、隐性死锁、线程竞争、架构设计缺陷、跨服务调用耗时、底层内核问题等深度排障。
优化方案评审与落地
评估优化方案的可行性、改造成本、兼容性、业务影响；跟进代码 / 架构改造、回归验证。
风险评估与上线决策
判断性能风险是否可接受、是否满足上线要求、制定线上限流 / 降级 / 容灾预案。
跨团队沟通与问题推动
对接开发、运维、产品，推动问题整改、协调资源、同步测试结论。
非标、复杂异常处理
偶现疑难问题、环境玄学问题、硬件 / 网络底层故障、复杂分布式事务问题。
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