AI 翻车案例：注释号称万无一失，上线首日 CPU 飙至 100%
💬 读者 @匿名 留言：“我们组有个实习生，借助 AI 生成了一段‘看上去毫无破绽’的代码，声称能自动消化所有异常分支。Code Review 时大家觉得流程挺周全，就直接合入了。结果上线当天，线上环境当场‘崩了’——那段代码在某个 Edge Case 下陷入死循环，疯狂吞噬 CPU，引发服务级雪崩。事后复盘才明白，AI 确实覆盖了常规异常场景，但它产出的‘Catch-All’兜底逻辑里嵌套了一个递归调用，而终止条件存在缺陷。实习生没有仔细审视，Review 的同事也被代码表面上的完整性给唬住了。最讽刺的
人工智能驱动软件测试技术实战高级培训课程—2026年8月21日北京开班
本课程着重探讨如何借助人工智能（AI）技术推动软件测试向更高智能化层级迈进。课程由智能技术原理起步，循序渐进地带领学员认识AI与机器学习在软件测试领域的落地场景，覆盖需求解析、测试方案规划、测试运行及结果研判等环节。结合理论讲解与真实案例，学员将掌握运用大型语言模型（LLM、Deepseek 或 GPT4）、自然语言处理（NLP）及各类智能工具来拆解测试需求、精炼测试用例、增强自动化与智能化测试的覆盖广度与运行效能。课程内容囊括AI在测试需求拆解、测试方案拟定、测试运行环境搭建中的典型实践路线，并配以实操
功能做好了却不敢上线？一位AI产品经理的自动化测试实战分享
第2153篇原创内容你好呀，欢迎来到公众号：AI财友。我是吴俊驰，一名AI产品经理，和你一起用AI生财的朋友。今天遇到一个让人头疼的问题：当我提交新的审核时，发现以前正常的功能现在又出现问题了。但是随着产品功能越来越多，我可能没办法一直去验证每一个功能。通常我们都会认为已经存在的功能不会出问题，但是当我们新增一个需求时，很可能会改动一部分内容。在这种情况下，我们自己可能也发现不了到底影响了哪些相关功能，所以需要一个更好的方案，通过自动化测试来保证整个系统的稳定性。这就需要更多的自动化流程和工程化手段来解决