测试准备从预期结果开始。列出正常输入、边界输入和已知失败样例,同时确认运行环境和测试数据不会碰到生产资源。

验证假设需要能推翻它的观察。怀疑输入为空,就在进入出错函数前查看输入;怀疑版本不兼容,就对照环境与官方说明。让AI连续给出更多猜测,往往无法减少故障范围。

AI代码测试怎么准备?正常、边界与失败样例 配图1

让AI修改代码时,输入应包括预期行为、实际行为和最小复现条件。错误栈不是全部背景,依赖版本、配置和输入数据也可能影响结果。变更应能看出与故障的对应关系,避免为修一个错误顺带重写整个模块。

AI代码测试怎么准备?正常、边界与失败样例 配图2

测试不能只断言程序没有报错。涉及计算要核对值,涉及写入要核对落地对象,涉及权限要检查拒绝路径。把失败样例保留下来,供后续修改回归。

AI代码测试怎么准备?正常、边界与失败样例 配图3

保存修复前的失败输入与报错,修改后比较相同条件下的行为。日志避免带出密钥和个人数据。需要动数据库或外部服务时先隔离测试,代码可以回退不代表业务写入也能轻易撤回。

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