结算服务把状态枚举从 SUCCESS 改成 SETTLED，代码智能体一次读完仓库，修改了 14 个文件，补齐了单元测试，PR 评审也没有发现明显问题。

结算服务把状态枚举从 SUCCESS 改成 SETTLED，代码智能体一次读完仓库，修改了 14 个文件，补齐了单元测试，PR 评审也没有发现明显问题。

10 万张限量优惠券在 10 点开抢。监控里 Redis 正常、MySQL 正常，接口成功率也没有突然掉到谷底，活动结束后却多出了 317 条领取记录。

340亿参数、HumanEval准确率53.7%、深度融合符号执行——这款测试专用大模型正在重新定义软件质量保障的边界。

需求理解偏了、边界条件漏了、为了改一个功能又顺手动了一堆代码，测试虽然全绿，但做出来的根本不是你想要的东西。

物流平台把“包裹已签收”事件从 v3 升到 v4，只新增了一个字段：proof_image_url。生产者单测通过，JSON Schema 也通过，灰度后却有三...

因为很多系统把收到第一个 SSE 事件当成“首字”。那个事件可能只有 role、空白符，甚至只是心跳。用户真正需要的是“订单能否退款、要补什么材料、下一步点哪里...

一个电商结算服务准备上线“跨店优惠按商品金额分摊”。开发用 AI 完成了核心函数，也顺手生成了 326 条单元测试。流水线显示：全部通过，行覆盖率 96%。

8月28日，OpenAI发布公告：正式通知SpaceX，将终止向AI编程工具Cursor提供模型，停止日期定在2026年11月12日。

OpenAI Evals 在 AI 测试里到底测什么？不要先测“回答像不像人”，先把一个业务动作拆成可断言的承诺、边界和解释：硬规则由程序判定，语言质量才交给 ...

关键词：Playwright ARIA Snapshot、AI Coding、UI 自动化测试、可访问性树、语义回归

很多 AI 项目上线前，接口回归是绿的，演示也顺利。可一到真实用户手里，还是出了事：同一笔售后申请因为网络重试被处理两次，客服看到两条退款单，订单系统的库存也被...

上个月，团队来了个新项目。测试新人小陈接了个“订单取消功能”的用例设计任务，按以往的经验，这活儿至少3天。

上个月，团队接了个电商购物车模块的改版项目。需求文档不复杂，大概十来页。测试组长看了一眼排期，皱了下眉：“按以前的节奏，光写用例就得3天。”

很多企业做完 AI Agent Demo 后，才遇到真正难的问题：为什么它给出了一条错误报价？它看过哪些资料？调用了哪个工具？这次变更究竟该回归哪些场景？

周五傍晚，研发把一个 PR 丢进群里：“AI 辅助改完了优惠计算逻辑，47 个文件，单测全绿，麻烦测一下。”

回归集全部通过：它能识别订单号，能解释退款规则，也能在大多数对话里正确回答“已为您发起退款”。但真正危险的缺陷不在答案里——某次会话中，它在身份核验完成前就调用...

他们团队三月份接了个大模型，做了个"智能客服 + 内部知识库问答"。上线前老板把验收的活儿丢给他："你给这套 AI 功能出个测试方案。"他愣是卡了两天写不出来—...