机缘

最初成为创作者，源于一次生产力革命——AI代码生成工具的实战应用。在一次紧急项目交付中，我尝试用AI辅助编写自动化测试脚本，原本需要2天的用例设计+编码工作，在AI的精准建议下4小时完成。这种颠覆性体验让我意识到：“人机协同编程” 将成为开发者进化的重要路径。于是我开始系统性探索：

• 🤖 AI重构测试流程：用Cursor生成测试框架模板，结合Junit5定制企业级测试套件

• 🧪 Prompt工程实践：通过精准指令让AI产出可运行的Pytest参数化测试用例

• 🔁 测试左移新范式：在需求评审阶段用AI生成边界值测试用例，提前发现逻辑漏洞

从此，记录这些技术融合实践成为我的创作初心。

收获

最珍贵的收获是与成员建立的深度技术联结，我们在Model-Based Testing与AI测试预言领域持续碰撞思想火花。

日常

创作心法：

1. 模块化输出：将复杂主题拆解为可连载的微知识单元

2. 场景驱动：所有代码示例必须通过真实CI/CD流水线验证

3. AI增效：用Agent完成初稿润色，节省30%写作耗时

成就

这段智能测试数据生成器代表了我的技术哲学——人类把控设计，AI实现细节：

# AI生成 + 人工优化的智能测试数据工厂（Python）
class AIDataFactory:
    @staticmethod
    def generate_contextual_test_data(data_schema: dict, env: str="prod") -> dict:
        """
        基于环境感知的测试数据生成器
        :param data_schema: 数据模板如 {'user':{'name':str, 'age':int}} 
        :param env: 环境标识（prod/stage/dev）
        :return: 通过环境校验的测试数据
        """
        # AI引擎选择（由人类设定优先级）
        engine = DataGeneratorSelector.select_engine_by_env(env)
        
        # 人类定义数据生成策略
        generation_rules = {
            "name": lambda: engine.faker.name() if env != "prod" else "[MASKED]",
            "age": lambda: random.randint(18,65) 
        }
        
        # AI执行数据构造
        return DataGenerator.execute_generation(
            schema=data_schema, 
            rules=generation_rules,
            safety_checker=ProdDataSanitizer()  # 生产环境数据脱敏钩子
        )

憧憬

向软件质量的下一个前沿进发

timeline
    title AI+测试融合路线
    2024 ： 建立智能测试模式库
    2025 ： 开发自适应测试预言机
    2026 ： 实现需求->用例->脚本的端到端AI生成

Tips

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