先做上下文与门禁（决定落地成败）。再做提示词模板化与版本化。最后做覆盖率补齐、变更驱动与风险测试等高级能力。用例产出更快覆盖率提升更稳失败更可控维护成本更低。

先做上下文与门禁（决定落地成败）。再做提示词模板化与版本化。最后做覆盖率补齐、变更驱动与风险测试等高级能力。用例产出更快覆盖率提升更稳失败更可控维护成本更低。

大模型 API 市场会持续变化，“谁是最新模型”这件事会不断过期。旗舰模型负责关键任务：核心代码审查、法律风险判断、生产故障分析中档模型负责主力业务：客服总结、知识库问答、运营文案、SQL 生成低成本模型负责高频请求：分类、打标签、关键词提取、FAQ 命中判断多模态模型负责图文业务：截图问答、发票识别、商品图理解、视频帧分析缓存机制负责压低长上下文成本：固定 Prompt、项目规则、合同模板、Ag

关键词：AI、大模型、软件工程、人机协作。

输出：1) 用例：origin为null -> 期望抛IllegalArgumentException（覆盖null分支）2) 用例：discount大于origin -> 期望折后归零再税（覆盖归零分支）...用例计划确认后，再让AI生成对应测试代码仍然必须经过编译与执行门禁生成：AI辅助产出测试或用例计划校验：编译、执行、稳定性门禁落盘：PR化、可审计评估：覆盖率增量、缺陷数据、回归耗时迭代：

大模型 API 市场会持续变化，“谁是最新模型”这件事会不断过期。旗舰模型负责关键任务：核心代码审查、法律风险判断、生产故障分析中档模型负责主力业务：客服总结、知识库问答、运营文案、SQL 生成低成本模型负责高频请求：分类、打标签、关键词提取、FAQ 命中判断多模态模型负责图文业务：截图问答、发票识别、商品图理解、视频帧分析缓存机制负责压低长上下文成本：固定 Prompt、项目规则、合同模板、Ag

#AI测试 #Java #GitHub Copilot #测试自动化 #软件质量 #智能编码 #效率提升

用途：把需求拆成研发、测试、联调、发布和验收任务，减少排期遗漏。

用途：在技术方案评审前，帮助团队检查方案、依赖、接口、安全、性能、灰度和回滚风险。

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