教程
测试实践：把输出变成可回归的质量
如何让模型帮你写测试：从用例矩阵到断言，再到持续集成。适合前端与后端通用。
为什么测试对 AI 输出更重要
AI 输出的最大风险是“看起来对，但边界没覆盖”。测试能把不确定性变成可验证事实。
建议把测试当作验收标准的实现：先写用例，再写代码。
用例矩阵（通用模板）
至少覆盖：正常路径、边界输入、异常/错误、空数据、权限/鉴权、性能/并发。
- 正常：典型输入得到典型输出
- 边界：极大/极小/空字符串/特殊字符
- 异常：超时/失败/无权限/不存在
- 回归：修复过的问题必须有用例
想要更系统的学习？
教程中心整理了从入门到实战的完整路线，以及更多可复用模板。