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...

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只想找个小厂实习，咋改

我有两个想法一个是把我的网络同步demo做一个完整点的项目出来，一个是继续学shader做特效