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这两年，AI 编程、Agent、自动化智能体被反复讨论。 但在工程一线，一个问题越来越清晰：

模型能力提升得很快，但系统并不会因此自动变稳定。

代码能写出来，不代表系统能上线； 结果看起来对，不代表过程是可控的。

对测试开发来说，这不是“被取代”的信号，而是一个非常明确的角色变化。

一、为什么 AI 编程在不同团队里，效果差距巨大

很多争论停留在“AI 编程有没有用”， 但真正有经验的团队，关心的是另一件事：

它在什么阶段是效率工具，在什么阶段是风险放大器。

AI 编程效果的分水岭

这张图想表达的只有一句话：

AI 的“好用”，高度依赖系统是否允许失败。

二、真正能落地的 AI 编程，靠的不是模型，而是工程约束

成熟团队在用 AI 时，有一个共同前提：

从不假设 AI 是可靠的。

1. PR 行数限制，本质是给测试留生存空间

“单个 PR 控制在 500 行以内”，不是为了限制开发效率，而是为了：

• 让测试知道该测什么

• 让回归能覆盖到真实风险

• 让问题出现后能快速定位

为什么 PR 变大，测试就失效

这不是 AI 的问题，是工程规模失控的问题。

三、AI 系统真正的核心不是 Prompt，而是 Evaluation

很多团队把时间花在“怎么写 Prompt”， 但一线团队更关心的是：

改了之后，会不会悄悄把别的地方搞坏。

AI 系统里的 Evaluation 闭环

这套流程，对测试开发来说非常熟悉：它本质就是一条自动化回归流水线。

区别只在于：

• 断言从 if/else

• 变成了评分标准（Rubric）

四、Context Engineering，其实是一个“状态治理”问题

在 Agent 系统里，Context 不是普通参数，而是一种持续累积的状态。

而测试最怕的，正是这种状态。

Context Rot = 状态污染

这和一个无法 reset 的状态机几乎是同一类问题。

工程上的三种解法，本质都是“管状态”

五、为什么文件系统成了 Agent 的“工程友好型底座”

相比一次性 Tool Call，文件系统非常“测试友好”。

Tool Call vs 文件系统

对测试开发来说，文件系统解决的是一个关键问题：

我能不能验证 Agent 的每一步，而不是只看最终答案。

六、站在测试开发视角，角色正在发生什么变化

AI 并没有削弱测试的重要性，反而把问题提前暴露了。

测试开发角色的迁移

测试关注点，正在从“结果”走向“过程和系统行为”。

模型在变强，但工程规律没变

不管模型多聪明，有几件事始终成立：

• 系统一定会出错

• 状态一定会污染

• 不可测的东西，一定不可控

模型决定上限，测试和工程决定系统能不能长期跑下去。

在 Agent 时代， 测试开发不是边缘角色， 而是让系统敢于持续演进的那一层结构。

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