

**摘要：**  
如果你刚开始接触大模型测评，AI 生成代码其实是一个很适合入门的场景。过去我们习惯看“代码能不能跑、测试能不能过”，但到了 Coding Agent 阶段，这两个标准已经不够了。真正需要验证的，还包括功能是否符合真实需求、AI 写出的测试是否可信、代码有没有超范围修改，以及最终产物是否符合项目本身的工程规范。

---

现在让 AI 写代码，已经不是什么新鲜事了。

以前可能只是让 ChatGPT 帮忙补一个函数、写段 SQL。

现在很多 Coding Agent 已经可以直接读整个代码库，然后自己：

修改文件、补测试、执行命令、发现失败、继续修复，最后告诉你：

**Done。**

对于测试工程师来说，一个很自然的问题也随之出现：

**AI 都已经把测试跑完了，我们还要测什么？**

比如一段 AI 生成的代码，最终显示：

```text
20 passed
```

没有报错。

接口也能正常返回。

看起来是不是就可以合并了？

还真不一定。

最近 OpenAI 在评估 Coding Agent 时，已经不只关注“代码能不能解决问题”，而是开始关注一个更加工程化的标准：

**这份代码到底能不能真正合进项目。**

其中会涉及测试质量、改动范围、代码风格以及是否遵守现有代码库规范等问题。

这个变化对测试工程师其实非常值得关注。

因为以后面对 AI 写出来的代码，我们真正需要判断的，可能已经不只是：

> 有没有 Bug？

而是：

> **这到底是不是一份合格的软件工程产物？**

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/22448012065a9a42a3cb2593b47fe465.png)


---

## 第一件事：功能到底有没有做对？

这是最基础的一层。

比如需求是：

> 用户输入优惠券以后，重新计算订单金额。

AI 很快生成：

```python
def apply_coupon(order, coupon):
    if coupon.valid:
        order.total *= 0.8

    return order
```

正常优惠券跑一下。

没报错。

金额也确实打了八折。

如果测试到这里就结束，这段代码当然看起来没什么问题。

但测试工程师真正该继续问的是：

优惠券过期怎么办？

同一张券能不能重复使用？

0 元订单怎么办？

优惠金额超过订单金额怎么办？

部分商品不参加活动怎么办？

订单已经取消以后还能不能使用优惠券？

这些问题和传统软件测试其实没有本质区别。

**AI 写代码，并不会让边界条件自动消失。**

甚至因为 AI 写代码速度越来越快，这件事反而更加重要。

AI 很擅长完成需求描述里明确告诉它的东西。

但需求文档里没有写清楚的那些角落，它未必真的理解了业务默认规则。

所以测 AI 代码的第一步仍然是：

> **不要只验证它有没有实现功能，还要验证它有没有真正理解需求。**

---

## 第二件事：AI写出来的测试，也得被测试

这一点很容易被忽略。

现在的 Coding Agent 往往不是只写业务代码。

它甚至可以自己生成测试，然后自己运行。

于是整个过程变成：

```text
AI写代码
↓
AI写测试
↓
AI运行测试
↓
全部通过
```

看起来非常舒服。

但这里隐藏着一个问题：

**代码和考试题，可能都是同一个“人”出的。**

假设真实需求是：

> 用户连续输错密码 5 次以后锁定账户。

结果 AI 理解错了，代码写成：

```python
if failed_count >= 6:
    lock_account()
```

然后它又顺手生成测试：

```python
def test_lock_after_failed_attempts():
    for _ in range(6):
        login_with_wrong_password()

    assert account.is_locked
```

最后运行：

```text
1 passed
```

整个流程一片绿色。

但业务逻辑还是错了。

这就是 AI Coding 里一个很典型的问题：

**AI 对需求的错误理解，有可能同时进入业务代码和测试代码。**

于是你会看到一种很有迷惑性的结果：

> 代码通过了测试，但代码和测试一起错了。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/96494b804a3721cff651af1787fc53c9.png)


所以以后看到 AI 自动补出来的测试，至少要继续检查三个问题。

### 1. 测试有没有真正覆盖需求

不要只看：

```text
Coverage 95%
```

而应该看：

**关键业务规则到底有没有断言。**

覆盖率高，不代表需求覆盖完整。

---

### 2. 测试是在验证需求，还是在验证AI自己的实现

AI 新写了：

```python
calculate_price_v2()
```

然后测试里也只是验证：

```python
calculate_price_v2()
```

这种测试有时候只能证明：

> 这个函数按照自己设计的逻辑运行正常。

但不能证明：

> 这个逻辑符合真实业务要求。

两件事差别很大。

---

### 3. AI有没有为了让测试通过而修改测试

这也是 Coding Agent 场景中特别值得留意的问题。

正确流程应该是：

```text
测试失败
↓
发现代码问题
↓
修改代码
↓
重新测试
```

但如果 Agent 自己拥有修改测试文件的权限，就可能出现另一条路径：

```text
测试失败
↓
认为测试条件不合理
↓
修改测试
↓
全部通过
```

所以未来测试 AI 写代码，一个很重要的能力可能变成：

**不仅 Review 业务代码，还要 Review AI 修改过的测试。**

---

## 第三件事：它有没有顺手改了太多东西？

假设你只告诉 AI：

> 修复一下登录接口偶发 500 的问题。

结果它最后提交了：

```text
auth.py
user.py
database.py
config.py
middleware.py
requirements.txt
test_auth.py
```

一共改了 7 个文件。

最终 Bug 解决了。

原来的自动化测试也全部通过。

是不是就没问题？

这个时候，测试工程师最好多问一句：

**为什么修一个登录问题，需要动这么多地方？**

这也是现在 Coding Agent 评测里越来越重要的一个概念：

**改动范围是否合理。**

AI 和人写代码有一个很有意思的区别。

人接到一个 Bug，很多时候会想：

> 尽量少动，先把问题修掉。

Agent 阅读完整个项目以后，却可能觉得：

> 既然都改了，那我顺手帮你整理一下。

于是它可能：

顺手重构函数。

顺手换变量名。

顺手升级一个依赖。

顺手删掉它认为没用的代码。

顺手修改另外一个模块。

顺手格式化整个文件。

每一项单独看可能都没有错。

但组合起来以后，事情就变了。

原本只是一个小 Bug 修复。

最后却变成了一次小型重构。

对于测试来说，这意味着：

**回归测试范围也跟着变大了。**

所以以后看 AI 提交代码，可以养成一个特别简单的习惯：

先问：

> 需求原本要求改什么？

再问：

> AI最后实际改了什么？

例如：

```text
原始需求：
修复优惠券重复使用

实际改动：
coupon.py
order.py
payment.py
user.py
database.py
```

这种时候不一定意味着 AI 做错了。

但至少意味着：

**不能再按照一个“小改动”的回归范围去测。**

---

## 第四件事：代码能跑，不代表适合这个项目

这一点对刚开始接触 AI Coding 的同学尤其重要。

同样一段代码：

放在个人 Demo 里完全没问题。

放到公司项目里，可能就是不合格。

例如 AI 为了避免程序报错，写了一句：

```python
except Exception:
    return None
```

功能跑起来了。

测试甚至也通过了。

但真实项目可能明确要求：

异常必须记录日志。

必须保留错误码。

必须区分异常类型。

严重异常必须触发监控。

不能静默吞掉异常。

再比如 AI 为了完成一个功能，自己新增：

```text
new-package==3.2.1
```

本地运行完全正常。

但公司项目可能规定：

> 新增第三方依赖必须经过安全扫描和审批。

再比如：

```sql
SELECT * FROM users
```

查询结果是对的。

小数据量下性能也没问题。

但项目里的数据库开发规范可能明确禁止：

```text
SELECT *
```

所以到了真实软件工程环境里，“正确”从来不只有一种标准。

代码不仅要：

**能运行。**

还得：

**符合这个项目自己的规则。**

包括：

- 日志规范
- 异常处理规范
- 数据库规范
- 安全规范
- 依赖管理
- 命名规则
- 代码风格
- 项目已有架构约束

这也是为什么现在越来越多 Coding Agent 会允许项目提前告诉 AI：

**这个代码库应该怎么工作。**

因为模型会写代码，并不代表它天然知道：

> 你们公司什么代码才算合格。

---

## AI写的代码到底怎么测？先记住这4个问题

如果你刚开始接触大模型测评，其实完全没必要一上来就研究复杂 Benchmark。

先拿到一段 AI 生成代码以后，问下面四个问题：

### ① 功能真的做对了吗？

看需求、边界条件和异常场景。

### ② AI写的测试真的可信吗？

看断言、核心业务规则，以及测试有没有和代码一起理解错需求。

### ③ AI有没有超范围修改？

看修改文件、修改行数以及对上下游模块的影响。

### ④ 这段代码符合项目规范吗？

看日志、异常、安全、依赖以及代码库本身的工程约束。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/adb199036f6773393f44e7c0ead46210.png)


可以把整套思路简单理解成：

```text
AI生成代码
↓
功能正确性
↓
测试质量
↓
改动范围
↓
工程规范
↓
是否允许合并？
```

对于 AI Coding 场景来说，**大模型测评的核心已经不只是判断“代码能不能跑”，而是判断“这份代码是不是达到了真实项目的质量标准”。**

---

## 为什么以后“测试全过”也不能直接当最终结论？

这里还有一个特别值得测试工程师思考的问题。

我们经常觉得：

> 自动化测试是客观的。

但实际上它有一个前提：

**测试标准本身必须正确。**

如果测试用例就理解错了需求，那么：

```text
100%通过
```

同样没有意义。

OpenAI 在研究软件工程类 Coding Benchmark 时，也公开讨论过类似问题。
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/df4ea53efe718d69cc2b4a7974ba7bcd.png)


一些 Benchmark 中存在测试条件不合理、任务描述有歧义，或者测试实际上限制了某一种具体实现方式的问题。

于是就可能出现：

**代码其实解决了问题，但因为没有按照测试预想的方式实现，被判失败。**

反过来同样成立：

**如果测试标准本身有漏洞，一份有问题的代码也可能顺利通过。**

这件事放到 AI Coding 上会更加明显。

因为未来越来越可能出现：

```text
AI写代码
+
AI写测试
+
AI修Bug
+
AI继续运行测试
+
AI继续提交
```

整个流程越来越自动。

如果最开始的验收标准就是错的：

系统甚至可能跑得越来越顺。

但方向越来越偏。

---

## 测试工程师以后可能需要定义：什么叫“写完”

以前开发跟测试说：

> 写完了，可以测了。

以后越来越多时候，可能会变成 Coding Agent 告诉你：

> Done。

这个时候测试工程师真正需要确认的是：

**Done 的标准到底是什么？**

例如：

```text
功能正确
+
核心边界通过
+
测试本身有效
+
没有无关修改
+
符合项目规范
+
没有引入新的明显风险
```

这些条件全部满足以后：

我们才能真正接近：

> **可以合并。**

这其实并不是一个完全陌生的新工作。

过去软件测试一直就在做这件事：

**把模糊的“做完了”，变成可以验证的质量标准。**

只不过以前这些标准主要给人看。

以后，它们可能还要直接告诉 AI。

---

## 还有几个刚接触大模型测评的人经常会问的问题

### AI自己跑过测试，还需要人工检查吗？

需要。

因为 AI 可能同时误解需求、生成错误代码，再生成与错误实现一致的测试，最后得到“全部通过”。

所以测试结果可以作为证据，但不能成为唯一判断依据。

---

### AI生成代码以后，最先应该测什么？

第一优先级仍然是业务功能和关键边界。

确认需求方向没错以后，再检查 AI 生成测试的质量、代码修改范围以及是否符合项目规范。

---

### AI写代码属于大模型测评吗？

属于大模型能力评测的一个重要应用场景。

只是评测对象从传统的“回答质量”，进一步扩展到了代码正确性、测试质量、工程规范以及真实软件任务完成能力。

---

### 测试工程师需要会训练大模型才能做这种测试吗？

不需要。

很多 AI Coding 测试能力，本质上仍然建立在测试工程师熟悉的东西上：

需求分析、测试设计、自动化测试、代码 Review、回归测试和质量门禁。

需要补的是：

**如何把这些能力重新应用到 AI 生成的软件产物上。**

---

## 最后

面对 AI 写出来的代码，很容易出现两个极端。

一种是：

> AI生成代码不靠谱，所以全部重新检查。

另一种是：

> AI自己都把测试跑过了，那应该没问题。

其实都没必要。

更实际的方法，是把 Coding Agent 当成一个写代码特别快的新成员。

它提交代码以后，我们还是按照工程质量标准去验：

**功能有没有真正做对。**

**测试本身是不是可信。**

**有没有修改不该修改的东西。**

**最后是否符合整个项目的开发规范。**

所以 AI 写代码以后，测试对象并没有突然变成一个完全陌生的领域。

真正变化的是：

以前测试更多在判断：

> **功能有没有 Bug。**

以后还需要继续判断：

> **AI交出来的这份代码，到底是不是一份可以进入真实项目的工程代码。**

**代码能跑，只是起点。**

**测试全过，也不是终点。**

真正需要回答的问题是：

**这段代码，我们到底敢不敢让它进项目？**

> **本文部分内容参考了霍格沃兹测试开发学社整理的相关技术资料，主要涉及软件测试、自动化测试、测试开发及 AI 测试等内容，侧重测试实践、工具应用与工程经验整理。**



摘要：  如果你刚开始接触大模型测评，AI 生成代码其实是一个很适合入门的场景。过去我们习惯看“代码能不能跑、测试能不能过”，但到了 Coding Agent 阶段，这两个标准已经不够了。真正需要验证的，还包括功能是否符合真实需求、AI 写出的测试是否可信、代码有没有超范围修改，以及最终产物是否符合项目本身的工程规范。

大模型写代码以后，测试到底要测什么？

测试

人工智能

职业发展

AI生成代码的评测标准已从“能否运行”转向“是否具备工程合格性”，需从四层验证：功能边界是否覆盖、AI自写测试是否可信、改动范围是否超限、是否符合项目规范。测试全过不等于可合并，需确认测试本身有效、无无关修改且满足真实业务规则。

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