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或许ai测试才是ai开发的未来

Stewie 2026-07-09 15:06 1

这两天一直在做抽取需求整理llmwiki再去自动化测试的agent，做着做着就在思考，假如完全不考虑代码内部状态，设计一个纯粹的黑盒。只有当输入和输出的映射完美通过一个覆盖全体输入的集合映射的时候（可是这样做不到，所以还是需要检查中间态）代码内部的实现就完全不重要了。就好像llm本身一样，只要输入输出是我们想要的就够了，其实大家也不关心内部状态


测试疯掉前的最后一点幻想罢了，有佬对这个方向有深入见解吗，怎么样把需求变成详尽的用户故事，最后拿到一大堆测试点，一个个测试呢…

最新回复 (8)
  • Waterfox 07-09 15:09
    1楼

    理想是好的

    但平时单测100%覆盖也没用

    AI目前在非单测的场景的能力是不足的



    怎么样把需求变成详尽的用户故事，最后拿到一大堆测试点，一个个测试呢…



    用户故事这个想法很好，但是我感觉日常的需求根本不是理想的用户故事

  • Stewie 楼主 07-09 15:13
    2楼

    是，所以我想的是从需求文档而不是代码入手。想办法分析出horn语句来做正反向测试。但是跑出来效果并不好

  • mos 07-09 15:22
    3楼

    我也在研究测试agent，但是执行测试的边界情况实在太多了：多服务多端口，多身份的鉴权，还有各种鉴权方式，前端DOM测试、桌面端调试、移动端测试。

    这些纯靠AI很难做的，阿里的OCR思路就是让用户自己去补充background.md

  • Waterfox 07-09 15:22
    4楼

    反正现在这个情况，拿ai是痛苦的，不如想办法招几个月薪xk的测试来手工点

    多用用claude怕是要超过这个价格

  • Stewie 楼主 07-09 15:32
    5楼

    我现在就是，抽取需求的时候需要反复问user以及让user审查。但是也有点拿不准什么时候停止。

  • Stewie 楼主 07-09 15:33
    6楼

    我们领导就是想要用ai代替人工来着hhh

  • FENG 07-09 15:40
    7楼

    我们公司搞了半天还是停留在接口自动化测试，UI 测试既费 token 效果还不好

  • mos 07-09 15:41
    8楼

    很难做到无人值守，需求分析、用例生成这两个环节都要user审查，用例执行前也需要涉及到user介入，提供背景信息。

    但是最终又成了vibe coding那样的状态：人review的速度跟不上ai产出的速度。

* 帖子来源Linux.do
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