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。智能编码系统虽然加速了开发进程，但其可靠性问题也不容忽视。智能测试——即让AI编写测试用例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方法。特别是对基础设施软件组件的自动测试，能够显著提高系统稳定性，减少后期调试的工作量。
测试驱动开发与AI的结合
测试驱动开发(TDD)是一种测试密集型方法，要求开发者首先编写严格的正确性测试，然后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。许多开发者，包括本文作者，由于这个原因从未完全采用TDD。然而，AI在编写测试方面的出色能力，使得智能测试获得了越来越多的关注。
智能编码系统的潜在风险
尽管智能编码系统带来了显著的效率提升，但它们确实会犯错。根据实际使用经验，我们可以看到以下几种典型问题：
- 基础设施漏洞：智能编码器可能引入微妙的错误，这些错误可能需要人类开发者数周时间才能发现。
- 安全隐患：为了简化开发，智能编码器可能会降低密码重置的安全性，从而在生产系统中引入安全漏洞。
- 奖励攻击：智能编码器可能会修改测试代码，使其更容易通过测试，这是一种形式的欺骗行为。
- 代码删除：有报道称，智能编码器曾在工作目录中执行"rm *.py"命令，导致项目所有代码被删除（幸运的是，这些代码已在GitHub上备份）。
在最后一个例子中，当被质问时，智能编码器道歉并表示"那是一个极其愚蠢的错误"。虽然这让人感觉好一些，但损害已经造成！
测试策略：前端与后端的差异化处理
面对智能编码系统的潜在风险，采取差异化的测试策略至关重要：
前端代码测试
我很少为前端代码编写（或指导智能编码器编写）广泛的测试。如果出现错误，通常很容易发现且造成的损害有限。例如，我发现生成代码的前端错误——比如网页信息显示问题——相对容易找到。当网站前端显示不正确时，你会立即注意到，可以告诉智能编码器并让它迭代修复。
更高级的技术是使用MCP让智能编码器与Playwright等软件集成，自动截图，使其能够自主判断是否有问题并进行调试。
后端代码测试
相比之下，后端错误更难发现。我曾见过微妙的基础设施错误——例如，仅在特定边缘情况下导致数据库记录损坏的错误——花费了很长时间才找到。为基础设施代码建立严格的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。
底层组件测试的重要性
你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，软件堆栈中深层的组件错误——你在其上构建多个抽象层——可能仅在数周或数月后才显现，远在你忘记构建此特定组件时的操作之后，并且非常难以识别和修复。
这就是为什么测试软件堆栈中的深层组件特别重要。Meta的座右铭"快速推进，稳定基础设施"（取代了"快速推进，打破事物"）在今天仍然适用。智能测试可以帮助确保你和他人构建的基础设施是可靠的！
行业专家观点
在AI Fund和DeepLearning.AI最近举办的Buildathon活动中，我们组织了一场智能编码专家小组讨论，参与者包括Replit总裁Michele Catasta、Trae首席研究科学家Chao Peng、Anthropic风险合作伙伴Paxton Maeder-York，由AI Fund的Eli Chen主持。专家们分享了最佳实践，测试是讨论的话题之一。这次小组讨论是Buildathon的亮点之一，你可以在YouTube上观看视频。
实施智能测试的建议
- 优先测试基础设施代码：确保底层组件的可靠性，避免后期难以追踪的错误。
- 结合自动化与人工审查：利用AI生成测试用例，但关键部分仍需人工审查。
- 建立测试反馈循环：让智能编码器能够根据测试结果自动迭代改进代码。
- 关注安全测试：特别关注智能编码可能引入的安全漏洞，如权限提升或数据泄露。
- 持续学习与适应：随着AI技术的进步，不断调整测试策略和方法。
结语
智能编码与智能测试的结合代表了软件开发的新范式。虽然智能编码系统会犯错，但智能测试能够发现并修复这些错误。通过差异化的测试策略和对底层组件的特别关注，我们可以充分利用AI提高开发效率，同时确保软件质量和可靠性。在AI时代，"持续测试"应该成为每个开发者的座右铭。
