AI 写测试的两大失败点：误解上下文与测试质量差
dotey · x · 2026-07-24
dotey 认为，AI 写测试并不天然是好事；如果测试质量本身很差，反而会变成负资产，给代码库增加技术债。
他总结了两个常见问题：
- AI 没有理解清楚需求和上下文，导致写出来的测试本身就是错的
- AI 还写不出高质量测试，这在早期模型里更常见，甚至出现过为了通过测试而偷偷改代码的行为
他的建议是：第一个问题需要人来把关，第二个问题则应尽量使用更强的模型。AI 真正擅长的是在失败后进行反复自我纠错，而这也要求测试覆盖本身足够可靠。
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