在软件测试领域中，技术工具和方法论是提高效率、确保质量的关键因素。作为一名软件测试人员，要想做好自己的工作，不仅要有扎实的专业知识，还得掌握各种测试工具和方法论，这些都直接关系到“做软件测试需要会什么”。
1. 测试自动化
a. 自动化框架选择与搭建
在进行自动化测试时，我们首先需要选择合适的自动化框架。例如Selenium、Appium等，它们广泛应用于Web及移动应用的自动化测试。而对于后端API接口，则可以使用Postman等工具进行API接口自动化。
b. 脚本编写与维护
接着我们要学会编写有效的脚本。这里不仅要关注代码结构清晰，便于维护，而且还要保证脚本能够准确覆盖所有必要场景。这涉及到对业务流程理解深刻，以及良好的逻辑思维能力。
c. 测试结果分析与报告生成
最后，当完成了大量的自动化脚本执行后，我们需要对结果进行分析，并生成详细报告。这要求我们熟练掌握数据分析技能，同时也能用专业性强的大数据报表制作工具来制作直观易懂的报告。
2. 手工测试策略与技巧
手工测试虽然不能像自动化那样大规模地执行，但它提供了一个灵活性很高的手段，可以用来发现那些可能被忽视的问题。在这方面，我们应该学会如何设计出高效的手工测试计划，并且能够根据实际情况灵活调整策略。
a. 用例设计原则
完全覆盖：确保每个功能点至少被一次正确和错误情形所触发。
最小集覆盖（MC/DC）：除了完全覆盖外，还应检查各个分支是否独立可行。
等价类划分：将输入空间划分为相互之间尽可能不重叠的一组等价类。
边界值分析：针对变量边界点进行操作，以检测系统在这些点上的行为。
b. 界面交互验证
这一步骤通常涉及到UI元素识别、交互操作验证以及状态变化确认。这里面的挑战主要在于用户界面不断演进而带来的复杂性增加，以及如何有效地处理跨平台兼容性的问题。
3. 数据驱动模型（DMM）和参数驱动模型（PDM）
DMM通过创建数据表，将同一类型的问题集中管理，使得相同类型的问题只需定义一次即可多次使用，而PDM则允许通过修改参数值来执行不同的输入条件，从而达到模拟不同环境下的性能或安全性问题的情况下得到解决两种模式都是提高手工测验效率并减少重复劳动的手段。
4. 持续集成（CI）与持续部署（CD）
CI/CD是一种开发实践，它要求团队成员频繁提交代码更改，然后这些更改被快速构建、运行单元-tests, 并部署给用户或内部环境中。如果没有采用这种实践，那么就无法实现快速迭代更新产品以满足市场需求。此外，这样的流程也是保证产品稳定性的重要措施之一，因为它允许早期捕捉bug并修正它们，而不是让他们积累起来造成严重问题。
结语：
总结来说，在软件测试领域，技术工具和方法论至关重要。当你成为一名优秀的软件 tester 时，你不仅要精通以上提到的每一种技能，更应当不断学习新兴技术，如人工智能、大数据以及云计算，以便更好地服务于项目需求。在这个过程中，不断创新是保持竞争力的关键，因此，无论是在学习还是实际工作中，都应保持开放的心态，与他人分享经验，同时从他人的经验中学到更多，为自己提供更多可能性。
