📌 📄 内容摘要:
chyax (@Miao0708) 在 【探讨】AI coding下产品质量保障手段 中发帖
本人是某互联网公司的测试开发，最近团队在做 AI native 方向的转型，开发的速度是快了很多，感觉质量有明显的下降，且 QA 团队也比较痛苦，想问下佬友们如何在项目开发中保障产品的质量。
我自己传统的测试点点点、自动化、专项测试、AI 测试等都做过，也自己 vibe 过不少的项目。不可否认，有了 AI 的助力确实做出一个工具、产品非常的快，但是在团队体系里面，迭代一个大型产品，AI 给出的代码质量是不够直接上生产的，这就给 QA 带来了很大的困境。
我们尝试过很多，包括但不限于：
AI 工作流去从需求生成用例
AI 完成代码变更分析
AI 维护自动化测试框架
现在也在用 AI 去执行测试
公司希望能到 AI 自主的从需求到测试执行，产出测试报告，自己闭环 bug，然后交付出来是高质量可维护的产品。目前尝试过很多方案和工具，但是都没有比较好的解决方案。
说下我自己的一些思考...
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