字节面试官：别再直接让 AI 写代码了一

关注 霍格沃兹软件测试开发 公众号，回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集 现在很多测试开发同学都在用 AI 写代码。 写接口自动化脚本、写测试平台页面、写后端接口、写数据处理脚本、写测试用例生成工具，好像只要把需求丢给 AI，它就能马上给你一段代码。 刚开始确实很爽。 以前要写半天的东西，现在几分钟就能出来。 但真正用到项目里，你会发现一个问题： AI 写代码很快，但它经常不知道自己到底该写什么。 你让它“加一个功能”，它可能顺手改了公共组件； 你让它“优化一段逻辑”，它可能把历史兼容逻辑删了； 你让它“补一批测试用例”，它可能生成一堆看起来完整、实际没覆盖风险点的用例。 这也是现在 AI 编程最容易踩的坑： 不是 AI 不会写代码，而是人没有把规格讲清楚。 所以最近在 AI 编程圈里，一个词开始被频繁提到： SDD，Spec-Driven Development，规格驱动开发。 它的核心思想很简单： 不要一上来就让 AI 写代码，而是先把需求目标、系统行为、边界范围、设计约束、验收标准和任务拆分讲清楚，再让 AI 按照规格去开发。 对测试开发来说，这个方法特别值得关注。 因为测试开发本来就不只是“写脚本的人”，而是要负责需求理解、质量风险、测试设计、自动化验证和回归保障的人。 到了 AI 编程时代，谁能把需求变成清晰的规格，谁就更容易控制 AI 生成代码的质量。 目录 为什么直接让 AI 写代码容易翻车 SDD 到底是什么 SDD 为什么和测试开发关系很大 常见的 SDD 工具和实践有哪些 用 OpenSpec 看一个完整流程 一个“暗黑模式”需求，SDD 应该怎么做 SDD 和 TDD 到底有什么区别 测试开发怎么把 SDD 用起来 哪些场景适合 SDD，哪些场景没必要 面试中怎么回答 SDD 一、为什么直接让 AI 写代码容易翻车 很多人用 AI 编程，习惯直接这样提需求：