测试运用AI定位隐性bug，落地难点在哪
我服了，上次说 AI 定位隐性 bug 卡在数据基建，这回补一刀：更坑的是它乱报。我们接了个模型辅助定位，功能测试里一个偶发崩溃，它甩出十个疑似点，九个是把正常分支当异常。自动化测试同学一天全花在验证 AI 假阳性上，比自己查还累。性能测试那次也是，它基于离线数据推的瓶颈，跟线上真实流量根本对不上。隐性 bug 大多藏在生产环境的真实并发里，测试开发拿不到那层流量，AI 在实验室里再能编也白搭。所以难点不只在"找不找得到"，更在"你敢不敢信"。你们被 AI 的假阳性坑过吗？
发布于 江西
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