软件测试通过以下方法来测试缺陷：
静态测试
不需要编译执行源程序，对源程序进行词法语法、编程规范、数据流、控制流、度量等分析，获取程序的结构和特性。
利用形式化方法验证、证明程序是否符合安全规则，能够较为全面地获取程序的特征。
动态测试
通过获取程序的动态信息来分析软件的缺陷，如分析程序的内存状态、覆盖率和执行结果，更有利于理解程序的动态行为特征。
缺陷模式库
将现有常见多发问题形成缺陷模式库植入工具中，由工具自动化检测代码缺陷，能够高效提升测试效率，避免问题重复发生，减轻测试人员工作量。
PIE模型
根据PIE（Propagation-Infection-Execution）模型，测试要发现缺陷必须同时满足运行、感染和传播三个条件。测试人员要全面发现软件Bug，不仅需要理解需求，针对特定需求和软件特性进行专项设计，还需要善于利用各种软件测试方法。
用户角度测试
站在用户的角度考虑软件存在的正常流程和异常流程，考虑用户操作行为和输入数据，通过用户思维、用户行为、用户数据和用户场景来设计测试用例。
回归测试
在软件更新或修复缺陷后，重新执行相关的测试用例，确保修复不会引入新的缺陷，并验证已修复的缺陷是否真正解决。
边界值校验
从数值角度验证输入数值的范围，包括大于最小值、小于最小值、大于最大值、小于最大值和中间值，以发现处理极端输入时的缺陷。
兼容性测试
验证软件在不同平台及不同浏览器的运行情况，确保软件在各种环境下都能正常工作。
专业素质与工具
测试团队成员需要具备丰富的软件测试知识和技能，能够熟练运用各种测试方法和工具。测试环境和工具的选择也需要与软件类型和测试需求相匹配。
AI与ML技术
通过机器学习算法，测试工具能够自动识别测试中的模式和重复任务，根据历史数据和反馈进行自我调整和改进。这不仅能提高测试效率，还能确保测试结果的准确性和一致性。
AI智能体通过深度学习、自然语言处理等技术，能够自动分析软件代码、测试日志和用户反馈，精准地定位缺陷所在，并进行缺陷预测与风险评估。
通过上述方法，软件测试能够有效地发现、定位和修复缺陷，提高软件的质量和稳定性。
