征集话题：AI 在软件测试流程中的应用与探索

问题描述：

最近在做研发效能和稳定性相关的工作，越来越明显地感受到 AI 正在重塑软件测试的整个流程 。
从最初的辅助工具，到现在逐步深入到测试设计、执行、分析甚至决策环节，变化非常快。

我比较关注的几个方向（其他方向也可以 ）：

测试用例生成

• 是否已经在用 AI 自动生成测试用例？（接口/UI/链路）
• Prompt or DSL？效果如何？
• 如何保证生成用例的“有效性”和“覆盖度”？

自动化测试

• AI 是否参与自动化脚本生成/维护？
• flaky case 能否通过 AI 识别和修复？
• 和现有框架（如 Selenium / Playwright）结合的实践？

缺陷分析 & 定位

• 是否用 AI 做日志分析 / 报错聚类？
• 有没有做过 root cause 自动分析？
• AI 在“降噪”和“优先级判断”上的效果如何？

测试流程优化

• 是否用 AI 做测试策略推荐（比如哪些该测、测多少）？
• 在 CI/CD 中是否引入 AI（如智能回归、变更影响分析）？
• 是否落地过“测试 Copilot”类能力？

混沌工程 / 稳定性测试

• AI 是否参与故障注入策略生成？
• 是否能根据历史故障自动生成演练场景？
• 在复杂系统（微服务/多云）中效果如何

想在这里向大家征集一些实践经验和思考，一起交流

网友解答：

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--【壹】--：

最近在做研发效能和稳定性相关的工作，越来越明显地感受到 AI 正在重塑软件测试的整个流程 。