日均上线 50 次团队分享:Vibe coding 时代的测试分级与精准测试实践
dotey · x · 2026-09-17
一位研发负责人分享团队在 vibe coding 时代应对 CI 资源与测试速度问题的工程实践,团队一天上线 50 次、至少跑 300 轮测试。
写测试的基本原则(上一条推文):
- 测行为不测实现:如「重复下单不会重复扣款」,而非断言方法调用次数;AI 特别容易写出实现耦合的脆弱测试
- 用 BDD:先写验收场景再写代码,统一用 Given/When/Then,PM 也能看懂,别让 AI 写完代码自证
- 禁止 mock:Redis、PostgreSQL 用真的,外部系统注入 fake 并校验契约,时间逻辑用 fake timer
- 倾向写 E2E,从用户入口走到可见结果;覆盖率定 90% 但重点看失败路径
- 把规则写成 lint
跑得更快更省(本条):
- 精准测试:记录每个测试实际经过的代码,源码变更后反查受影响测试;选文件级而非函数级,后者维护成本高
- 测试分级:核心路径、新增和修改的测试高频跑,其余每小时集中跑一轮
- runner 优化:按 CPU/内存/IO 需求分配合适机器,控制并发度,并发开大不一定更快
- 自建本地 runner 成本明显低于 GitHub 托管 runner
作者预告后续会讲 AI 代码该怎么 review,并附两篇精准测试论文。
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