测试运用AI定位隐性bug，落地难点在哪
说一些真实感受：AI测bug看着很香，但落地最坑的根本不是工具，而是隐性bug根本靠AI自动抓不住。说个我们团队真实落地案例：前段时间迭代支付对账模块，线下全量回归、AI自动化巡检全都没测出问题，预发环境一切正常。但小流量上线后，偶尔出现用户对账金额偏差，属于典型的极低概率隐性bug。AI只能校验固定用例的结果合规，识别不出并发时序、批量数据叠加带来的非常规问题，连续多轮巡检全部漏报。最后我们人工复现问题后，把全量操作日志、压测数据、异常堆栈投喂AI，才辅助定位到是异步任务队列执行顺序错乱导致。给同行务实建议：AI只适合标准化回归，隐性bug必须人工主导、AI辅助复盘补全场景。真正难的测试工作，永远是经验和业务敏感度兜底，大家认同吗？
发布于 江苏
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