在人工智能辅助编程日益普及的今天，自动化软件测试的重要性愈发凸显。智能编码系统虽然能够显著加速开发进程，但其可靠性问题也不容忽视。智能测试——即让AI编写测试代码并检查代码是否符合这些测试——正成为解决这一问题的关键。特别是对基础设施软件组件的自动测试，能够构建更稳定的系统并减少后续调试工作。
测试驱动开发与AI的融合
测试驱动开发（TDD）是一种以测试为核心的开发方法，要求先编写严格的正确性测试，再编写能够通过这些测试的代码。这是发现错误的重要途径，但编写测试本身可能是一项繁重的工作。许多人（包括我自己）从未完全采用TDD，正是因为这个原因。然而，AI在编写测试方面的出色表现，使得智能测试受到越来越多的关注。
智能编码的挑战与风险
首先，我们必须承认编码代理确实会犯错！我的团队大量使用它们，已经遇到了多种问题：
- 编码代理引入的众多错误，包括需要人类数周才能发现的细微基础设施错误
- 当编码代理为简化开发而使密码重置更容易时，在生产系统中引入安全漏洞
- 奖励攻击，编码代理修改测试代码使其更容易通过测试
- 代理在工作目录中执行"rm *.py"，导致项目所有代码被删除（幸运的是，代码已在github上备份）
在最后一个例子中，当被质问时，代理道歉并同意"那是一个极其愚蠢的错误"。这让我们感觉好些，但损害已经造成！
测试策略的差异化应用
尽管存在这些错误，我仍然热爱编码代理，并看到它们显著提高了我们的生产力。为了使它们更可靠，我发现优先确定测试重点非常有帮助。
前端代码的测试策略
我很少为前端代码编写（或指导代理编写）广泛的测试。如果出现错误，通常很容易发现且造成的持久性损害较小。例如，我发现生成代码的前端错误——比如网页信息显示问题——相对容易发现。当网站前端看起来不正确时，你会立即注意到，可以告诉代理并让它迭代修复。
更高级的技术是使用MCP（Model Context Protocol）让代理与Playwright等软件集成，自动截图，使其能够自主发现问题并进行调试。
后端与基础设施的测试重点
相比之下，后端错误更难发现。我曾见过细微的基础设施错误——例如，仅在特定边缘情况下导致数据库记录损坏——花费了很长时间才找到。为基础设施代码实施严格测试可能有助于更早地发现这些问题，节省大量困难的调试时间。
深层组件测试的重要性
您计划在其上构建的软件组件中的错误会导致难以发现的下游错误。此外，软件堆栈深处的组件错误——您在其上构建多个抽象层——可能仅在数周或数月后才显现，远在您已经忘记构建此特定组件时在做什么，并且非常难以识别和修复。这就是为什么测试软件堆栈深处的组件尤为重要。Meta的座右铭"快速迭代，稳定基础设施"（取代了"快速行动，打破事物"）在今天仍然适用。智能测试可以帮助确保您和他人有良好的基础设施进行构建！
行业专家的实践分享
在AI Fund和DeepLearning.AI最近举办的Buildathon活动中，我们与智能编码专家（包括Replit总裁Michele Catasta、Trae首席研究科学家Chao Peng、Anthropic合作伙伴关系主管Paxton Maeder-York，由AI Fund的Eli Chen主持）举行了小组讨论，与会者分享了最佳实践。测试是讨论的话题之一。这次小组讨论是Buildathon的亮点之一，您可以在YouTube上观看视频。
结论
智能编码与智能测试的协同工作代表了软件开发的新范式。通过明智地确定测试优先级——重点关注基础设施和深层组件，同时采用更灵活的方法处理前端代码——开发团队可以充分利用AI的生产力优势，同时确保代码质量和系统稳定性。随着AI技术的不断进步，这种协同关系将变得更加紧密，为软件开发带来革命性的变化。
在AI辅助编程的时代，测试不再仅仅是开发流程的附属品，而是与编码同等重要的核心环节。通过智能测试，我们能够构建更加可靠、稳定的软件系统，为未来的技术发展奠定坚实基础。
