之前在站里发帖问了大家有没有合适的测试工作流或者自动化工具，结果……

[a394505181]

好像没有一个大家都认可、称得上众望所归的方向。评论区给了不少思路，我自己试了几个，但还是有几个点有点纠结。

有佬说让 agent 自己加单元测试就行。但我有个疑惑，就是 agent 自己写的测试，会不会跟它写的代码一起错？相当于裁判下场自己判，全绿也不代表真对，而且有些方向它自己可能压根想不到。这怎么保证测试本身是对的？

或者把所有功能、历史踩过的坑都落盘成测试，听着最靠谱，但对日常随手搓的小工具来说，维护成本会不会有点高？

还有佬说该花的小钱避免不掉。所以我也去试了之前问过的那个测试 agent 工具，目前还在用免费额度，还算够用，而且确实省了不少时间和搭测试系统的脑细胞。就是不知道之后量大起来还够不够。

我非测试出身，想把这些也一并兼顾，感觉还是有点吃力。目前我倾向于干脆多挂一个 agent 专门帮我 monitor 和跑测试。

佬们怎么看?

[a394505181]

以防有佬好奇，我就是在 github 上搜 testing agent 找到的 TestSprite cli 版，他们好像也有 web 和 mcp 版本的我还没用过，感觉可以有机会尝试一下。

[saltbo]

我的解决方案是用 subagent 在隔离上下文中让它写测试，不允许主 context 里写代码的 agent 去写测试

[tianhehechu]

AI 自己测就行，啥都不用

[sead]

小工具我都是先出架构方案和实施步骤，里面包含整个业务流程图(这个我认为最关键)，人工审核没有大问题，就可以干活了（ AGENTS.md 和项目技能得先搞好）。

最后验收时，开 Sol High 进行一次 code review 审查，当然我写的小工具业务较简单，暂时没有很复杂的测试

[94]

一般写代码和写测试的 Agent 不是同一个。但即使分开写，AI 也会使用作弊的方式去达成目标。单元测试可以作弊，集成测试、端到端测试都可以作弊。
所以现在还会在 PR/MR 阶段加入 Agent 去 review 。但又会延生出来其他的问题，比如说过度审查，又得再加入一个 Agent 去对抗。

-----
小工具，就看是不是复杂项目，或者是不是准备长期维护。如果数据流很简单、不准备长期用或者只是自用的，有没有测试都无所谓。

[foryou2023]

同 2 楼的方案。subagent 执行 review 。

个人的流程是出需求文档，让 ai review 一遍需求文档，然后实现之后，再让 ai 根据需求文档 review 一遍实现，需求明确的话基本上都是一遍就过。

[Hubbard]

代码级的有 端到端视觉验证的没有

[kuber]

@Hubbard 我是让 AI 写端到端测试用例，然后用 Playright 测试。测试用例可以要求它用 Gherkin 语法写，方便人工阅读，自己审核一下测试用例就行。

[kuber]

让 AI 写，保证覆盖率就性。要求更高的可以写变异测试。不过变异测试代价比较高，不需要每次运行。

[coefu]

你要是认为一个模型不行，就搞几个 sub-agent ，把 sub-agent 挂别的模型。

我现在用 deepseek harness ,就把 sub-agent 挂了小模型。小模型理解单元测试的能力还是足够的。