软件测试找缺陷的方法和策略多种多样，以下是一些主要的策略：
PIE模型
Execution（运行）：测试必须执行到包含缺陷的程序代码。
Infection（感染）：程序必须被感染出一个错误的中间状态。
Propagation（传播）：错误的中间状态必须传播到外部并被观察到。
根据PIE模型，测试要发现缺陷必须同时满足上述三个条件。
用户角度测试
站在用户的角度，考虑软件的正常流程和异常流程，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发现缺陷。
业务熟悉
尽快熟悉软件的业务和核心流程，从局部到全局，再从全局到局部，以便全面发现缺陷。
怀疑验证
抱着怀疑的眼光去验证软件中一切可能存在影响软件操作的行为。
随机功能验证，在功能测试完毕后，进行任意模块及流程的测试工作，随意操作软件，可能会发现意想不到的缺陷。
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的稳定性和兼容性。
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，防止边界条件导致的缺陷。
回归测试
从回归的缺陷角度，验证回归缺陷时可能影响到的功能，确保修复缺陷不会引入新的问题。
静态与动态测试
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。
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。
AI与ML技术
利用AI智能体通过深度学习、自然语言处理等技术，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。
AI与ML技术还能预测软件在不同场景下的表现，提前发现潜在问题，进行缺陷预测与风险评估。
日志分析
利用AI与ML技术自动分析日志文件，快速发现异常行为、错误模式以及潜在的性能问题，帮助测试人员快速定位问题根源。
测试用例自动生成
利用AI与ML技术自动生成测试用例，提升测试覆盖率，确保测试用例的全面性和有效性。
通过上述方法和策略，软件测试人员可以更全面、高效地发现软件中的缺陷，提高软件质量和稳定性。建议在实际测试过程中，结合具体项目需求和特点，灵活运用这些方法和策略。
