AI应用测试：与传统测试的关键不同
做了好几年测试，最近才听说 AI 应用特别火，自己也想往这个方向转。你最先可能想到的问题是："AI 应用测试跟我以前负责的相比，到底改了什么？我原本的测试经验还能用吗？"这篇文章直接做对比，不绕弯子。在传统测试里，你验证的是确定性的代码逻辑。输入 A，对应预期输出 B。代码写对了，每次结果都是 B。你的工作是核实"代码有没有按预期被执行"。而 AI 应用测试，你面对的是带概率波动的模型输出。给定输入 A，模型可能返回 B、B'或 B''——这些内容语
AI First的实现基石：软件工程先行
当下行业里有个词特别火：AI First。听起来相当诱人，似乎抓住了 AI 就等于抓住了未来。但我观察了一圈下来，发现一个有趣的现象：那些真正落地 AI First 的团队，本质上一直在做的都是 Software Engineering 的工作。不少团队引入了 AI 编程工具，却发现效率并没有预期的爆发式增长。问题往往不在 AI 不够强大，而在于人成为了整个链条中的短板。PM 花费数周梳理需求，AI 两小时就能搞定，PM 成了瓶颈。QA 测三天，AI 写代码只需两小时，QA 成了瓶颈。团队二十几号人，对方