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一、AI 测试的分水岭 从“使用”到“治理”现在市面上的 AI 测试落地尝试，基本分两个流派。一派是把 Claude Code 当外包小弟，人写提示词，它出脚本，人再复制粘贴到框架里。看起来快，实则返工率高得惊人。因为每一轮对话都是独立的，没有版本约束，没有上下文锁定，出问题只能从聊天记录里翻证据。 另一派，已经开始用交付流水线的思维治理 AI。不再把 Claude Code 当成一个聊天窗口，而是当成流水线里一个“生成步骤”。这个步骤有固定的输入源、参数化模板、审批节点、质量阈值，跑完自动进入下一环节。后一种做法的核心已经不是“用 AI”，而是把 AI 输出变成可治理的资产。这就是 Harn...

只是在这里记录一下过去的自己，文笔不好，请见谅文中讲解技术的部分会比较多，看起来像流水账一样又臭又长我第一次正经的接触编程，应该是初中毕业后的暑假, 在这之前，我只写过易安卓，用中文来编程，写起来挺像 Visual Basic 的。我当时因为接触过易安卓，后来开始写正经的软件延续了客户端这个方向，下载了 Android Studio。当时 Kotlin 还不算很流行，所以我的首选语言是 Java。与其说是写，倒不如说是到处 CV 别人的代码，复制进来，点绿三角，能跑起来就是成功。内存泄漏、软件架构、设计模式什么的，也不懂。当时也没有 AI，所以只能到处翻博客，翻搜索引擎，找别人的教程然后把代码...

很聪明很活泼的一个女孩，虽然每天干的大部分都是dritywork，但从来没抱怨过，每天乐呵呵的，帮我们在需求群里“骂”甲方需求(正职不太好骂)，经常吐槽校招的困难，看到她一边做毕设，一边找工作面试，一边又要兼顾实习忙的焦头烂额，每天顶着黑眼圈上班的样子，回想自己当年也是这样的，最后给了她一些建议，帮改了简历，希望她以后一切顺利！