如果只是一次性使用 AI,那它永远写不好用例
当前,AI已经很自然地融入研测流程了:写代码、写用例、补文档,先让 AI 跑一版,再由人来修正。但在测试工作中,我越来越强烈地感受到:
我们一直在“一次性使用 AI”。
当前,AI已经很自然地融入研测流程了:写代码、写用例、补文档,先让 AI 跑一版,再由人来修正。但在测试工作中,我越来越强烈地感受到:
我们一直在“一次性使用 AI”。
做线上久了,你一定遇到过这样的时刻:
群里突然刷屏
告警响个不停
客诉开始集中出现
老板被拉进群里问:“现在什么情况?”
我们通常把这类情况叫做“线上故障”,
但在真实工程语境里,我更愿意称它为——
过去一年,AI Coding 从“玩具”迅速变成了“生产力”。
无论是前端、后端,还是测试、运维,大家都已经习惯了一种新的开发方式:
先让 AI 写一版,再在此基础上修改和完善。
最近一段时间,AI 在团队里的存在感越来越强。
不管是评审、写代码,还是写文档、补用例,几乎都能看到它的身影。
网上也陆续出现了很多分享:
AI 如何重构流程、如何提升效率、如何改变研发模式。
最近面试了不少测试开发方向的实习生,有一位让我印象很深,也让我产生了一些反思,记录下来分享一下。
他的简历其实很亮眼:
有对口实习经历,前后端都会,能自己搭博客,也完整做过项目;一些常见测试工具用过,也独立负责过小需求。简历很干净,都是实打实的内容,因此我对他的期待并不低。
在日常工作中,我经常需要记录一些临时的信息:
使用传统的便签应用有个问题:它们是独立的窗口,会遮挡其他内容,而且无法"贴"在屏幕上任意位置。