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96SEO 2026-06-09 03:17 0
传统测试逻辑是这样的：
甚至某种程度上：
“一个人 + AI 就Neng稳定Zuo出一条产品线”。
然后你会产生一种错觉：
传统软件开发，其实一直有一套 隐形流程
输入 A → 大概率输出 B
甚至偶尔会：
结构甚至还挺优雅
AI 给一大段代码↓你大概扫一眼↓Neng跑↓合进项目
短期kan效率hen高。
例如,你Ke以使用AI工具生成代码模板,然后根据自己的需求进行修改,从而节省大量的时间和精力。.目前,AI代码生成工具Yi经Neng够支持多种编程语...
AI写代码，真的靠谱吗？**-**-
Neng跑
- -
相反，它确实在大幅提升效率。
只Neng是测试。
架构师的福音？用 AI 快速生成架构图只不过这个“别人”，是 AI。
因为系统的 不确定性太大了。
prompt 改一点，行为就变了
目前,大部分的软件开发人员会让 AI 帮助开发者们编写代码,但是开发人员发现 AI 会像程序员的代码一样还是存有 bug。. 但 Copilot 的训练方式实际上并不是为了编写正确的代码——它只是根据给定的提示生成那种文本.
但用着用着，我慢慢开始感觉不对劲。
"kan起来hen美"的AI代码，背后隐藏的风险你知道吗？但只要后面改动一点，你就会发现： “好像差不多了。” 在人工智Neng技术飞速发展的今天,AIYi经Neng够生成代码,甚至编写出相当复杂的程序.代码补全:在开发者编写 代码时,AI根据上下文提供代码 片段建议或自动补全。.
"提效"才是王道，而不是"替代"提效，而不是替代。
测试其实是在帮你补你没想清楚的东西。
测试拿到的其实是一个,
但问题又来了：
Zui扎心的一点
而且这个“累”是 后移的
输入 A → 输出 B
但在 Agent 里变成：
因为现在hen多项目的问题是：
Ru果你Zui近也在用 AI 写代码 ,有类似的感受，欢迎聊聊。
但现在hen多时候是：
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来回反复修改
测到一半发现逻辑本身就有问题
但问题在于：
它只会顺着你写下去。
比如产品一句话：
AI Agent geng夸张
但Zui近在Zuo AI Agent 产品 ,感受geng明显。
我有意使用 Copilot生成实际应该人工编写 的代码,因为用户肯定会在生产过程中这样Zuo。.除此之外,生成的代 码 Neng不Neng用、敢不敢用 也是一大问题.计算器 A说 2021年 7月 2日是新月,而人工 编写 的天文学网站则表示 2021年 7月 2日是残月.
大多数情况是：
Ru果只是普通业务代码，其实还Neng控制。
“这个功Neng大概这样那样就行。”
你会发现：
写代码这件事，好像突然变得不值钱了。
轻松的是写代码，累的是兜结果。
差得远。
用 AI 提高人效，然后去Zuogeng多新的产品线。
改一个地方，另外两个地方开始出问题
结果显示:AI 生成代 码 在规范性、安全性和开发效率上全面超越传统手写代 码 ,部分模块的开发周期缩短了 70%。 1. 代 码 规范性:AI 生 成代 码 严 ...
这些事情不一定写在文档里但一直存在。
AI 只是让“写代码”变简单了。
可现实是：
一开始其实不是你完整设计的。
测不全
你对这段 代码 的掌控力，其实是弱的。
hen多人觉得 AI 会让开发geng轻松。
有时候甚至连你没想到的细节，它dou提前补上。
说实话，一开始真的hen爽。
一套Neng保命的高并发实战指南
于是 AI Zuo了一件非常危险的事：
Neng够使用 AI 助手的人员编写 的代码明显不如没有使用助手的人员安全。.Neng够使用 AI 助手的人员也geng有可Neng相信他们编写 的代码是安全的,这表明此类工具可Neng会导致用户对其代码 中的安全漏洞过于自信。.
但我现在的真实感受是：
AI带来的，本质还是：
一个人 +& nbsp;AI
& nbsp;& nbsp; & nbsp;& nbsp;
& nbsp;
问题就在这里：
现象:& nbsp;代 码 & nbsp;逻 辑 清 晰 ,注 释 完 整 ,运 行 起 来 也 没 报 错 , 你 满 心 欢喜 . 单 元 测试 是底 线 : 为 AI 生 成 的 每 一 个 函数 、 方 法 & nbsp;编 写 & nbsp;& nbsp ;全面的单元测试,覆盖正常流程和各种异常分支。.它追求的是 &nbs p; &nbs p;像正确的 ,而不一定是真正正确、健壮的 &nbs p;&nbs p;.&nbs p;
以前一个需求，大致节奏是这样的：
逻辑顺
AI 写出来的 代 码 ，hen少是明显错误的。
同样输入，有时候结果不同
但现在越来越觉得：
现在的节奏变成了：
Ru果你不想项目Zui后变成反复返工，有些事情其实绕不过去：
你却根本没法给出准确时间。
& nbsp;& nbsp;& nbsp;& nbsp;& nbsp;& nbsp;& nbsp;& nbsp;& nbsp;&nbs p;
你把复杂度借到了后面。
& nbs p;& nbs p;& nbs p ;需求梳理 ↓ 开发实现 ↓ 联调测试 ↓ 修 bug ↓ 上线
虽然慢，但整体 是 前面飞快 后面返 工
而 L eader 还会问：
我也还在摸索：
开发阶段 ： hen爽 测试阶段 ： 开始崩 验收阶段 ：彻 底崩
就像 是 ：
但有一点越来越明确 ：
把一个模糊的想法，变成一个kan起来合理的实现。
以前我对测试的理解 是 ：
这点我踩过hen多次坑。
你不是在修 bug ，你是在重新理解这个系统。
那Zui后谁来兜底？
工具链一复杂，系统开始不可控
边界在哪里
真正聪明的用法也许 是 ：
*输入 A → 输出 C
这时候问题就来了：
哪些地方容易出问题
而不是试图用 A I 替代整个团队。
怎么Zuo出geng稳定的系统。
接手别人写的老项目。
那一刻你会有一种感觉：
想个大概 ↓ A I 一顿生成 ↓ 页面Yi经跑起来 ↓ 然后开始怀疑人生
逐渐发现 :
以前 代 码 是自己一行一行写的。
大家好，我 是沉默
变简单。
而脑子里其实也只有一个模糊轮廓。
代码越容易生成，系统越容易失控 。
怎么写测试用例？
而这个系统 ，
随着越来越多的人使用 A I 工 具 编 写 代 码, 这 些 工 具 本 身 正 在 引 入 geng 多 的 安 全漏洞 。. 在 分 析 的 $43,849$ 个 安 全 通告 中 , 有 $74$ 个 CVE 可归 因 于 A I
编写的 ...
版权文章讲述了作者使用ChatGPT辅助完成OCR图片识别任务,通过细化需求和反馈修正,成功生成 代 码 .对A I期望太高,hen多A I回复的代码并不Neng立马运行,在这个过程中hen可Neng出现报错.
它并没有让：
这种感觉hen像什么？
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