AI辅助工具在软件开发领域的应用正在迅速发展，但其是否能有效提高开发质量和效率仍是一个未决的问题。

一方面，大模型能够显著加速开发进程，比如自动生成测试用例和修改代码，但在确保代码稳定性与质量方面的效果则因模型不同而有所差异。

另一方面，虽然AI工具声称能提升开发效率，实际上它们面临着多种挑战，例如可能出现的错误和不稳定表现，这可能要求开发者花更多时间去修正。此外，随着企业增加在AI工具开发上的投资，市场竞争和技术进步也随之加剧，但长期效果的评估和优化依然是行业的关注焦点。

短期内，大模型可作为人类编码的有效辅助工具，显著提升开发效率和代码质量。长远来看，随着技术的进步，完全由大模型生成高质量代码的可能性逐渐增大。

一个在上海的外资公司尝试使用大模型技术时遭遇了安全和bug问题，这反映出未经充分测试和评审的大模型生成的代码可能存在安全隐患和质量问题。即便是像Facebook这样的公司，其大模型生成的代码也只占其新增代码的30%，说明大模型技术尚未完全成熟，仍需要解决代码一致性、质量和安全性等问题。

总的来说，AI辅助软件开发已经扩展到代码之外的多个阶段，如开发流程和质量传递等，但面临的挑战是如何确保AI产出的质量和正确性超过人工产出。需要建立评审系统和评价体系来验证和提升AI的性能，以实现高效且高质量的软件开发。

同时，必须考虑到在敏捷软件开发中追求质量重于速度的重要性，并在采用AI辅助时保持谨慎，以避免快速产生的错误和低质量代码。还需要重新设计软件质量管理体系，以适应引入AI后的新情况，包括评估AI代码的比例及其对行业标准的影响。

本期主播

• 主持人：张凯峰
• 嘉宾：刘冉，林冰玉，于晓南

时间轴

• 03:53 代码生成效果的好坏主要取决于模型本身的算法质量和训练库的专业程度。
• 12:02 一家上海的外资公司早期采用大模型技术，但在使用Copilot时遇到严重安全和bug问题，导致不敢将生成的代码直接入库。
• 30:57 敏捷软件开发中追求质量重于速度，特别是当使用人工智能(AI)辅助时需更加谨慎，以避免快速产生的错误和低质量代码。

参考链接

• 全球代码质量骤降，罪魁祸首竟是AI！1.53亿行代码深度分析报告出炉

关于质量三人行

质量三人行是一款聚焦软件和质量的播客节目，由几位业内质量专家共创。关注软件行业测试领域的现状和未来，质量和测试人员的职业发展。

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第六季第一期，我们强调了从不同角度和维度理解质量体系的必要性。

一方面，质量管理体系的实践和落地被重点关注，包括具体的测试策略、代码质量控制和业务分析方法。另一方面，从管理视角出发，强调了通过最小成本实现足够质量水平的标准和流程。

质量体系的有效实施要求组织根据自身情况进行适当的实践选型，并对相关人员进行充分的培训和指导。讨论也强调了质量保证和管理系统之间结合的重要性，以及培养全员质量意识的必要性。

最终，应当以学习和改善为导向，破除对质量体系的迷信，以适应性和执行力为核心，不断优化质量管理体系。

本期主播

• 主持人：张凯峰
• 嘉宾：刘冉，林冰玉，于晓南

时间轴

• 06:43 管理人员注重体系的整体框架和流程管理，而一线技术人员则更加关注如何将理论应用于实际操作。
• 24:07 要破除对质量体系的迷信，需改变文化的和认知层面的问题。
• 32:27 一线员工追求个人利益最大化时可能忽略整体考量，过度关注局部最优而忽视整体效益。

参考链接

• 构建测试的体系化思维（基础篇）
• 构建测试的体系化思维（进阶篇）
• 构建测试的体系化思维（高级篇）
• 软件质量体系之思 – 软件测试与质量沉思
• 质量度量 – QualityFocus – 聚焦质量思考
• 质量指标如何发挥作用？构建质量能力是关键
• Thoughtworks 质量体系白皮书

关于质量三人行

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我们开发的软件上线了，是不是就万事大吉了呢？作为 QA，我们是否仍然需要关注呢？

如果是，QA 需要做些什么，责任在哪，需要关注多长时间。

欢迎收听质量三人行第五季。如果你是经常收听质量三人行的朋友，可能会了解我们之前聊过的几乎每一期，都是问题驱动的，我们基于某个软件质量方面的问题，或者测试人员的遭遇，来展开讨论。

第五季，会有一些不同。这一季我们尝试以大规模的虚拟项目作为背景，来探讨在大规模项目中，按照软件的生命周期的顺序，我们QA或者说质量人员，可能会遭遇到的、与软件质量相关的、方方面面的问题。

在本期节目中，我们聊到了软件上线发布后，在运维阶段QA需要去做的各种事情。

本期主播

• 主持人：张凯峰
• 嘉宾：刘冉，于晓南，林冰玉

时间轴

• 03:12 为什么QA需要关注生产环境？
• 09:10 QA在生产环境需要做哪些事情？
• 15:51 生产环境下的QA过程需要持续多长时间？
• 22:29 嘉宾分享自身经历的生成环境下的QA案例
• 32:33 QA 未来在哪里？

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我们开发的软件进入生命周期的后期，即将上线，这是一件激动人心的事情。作为 QA，我们是否仍然需要关注发布过程中发生的事情。

如果是，QA 需要准备什么，责任在哪，如何和其他角色特别是 Ops 合作。

以及特别重要地，如果发布过程中出现了任何问题，到底会是谁来拍板上线与否呢？

欢迎收听质量三人行第五季。如果你是经常收听质量三人行的朋友，可能会了解我们之前聊过的几乎每一期，都是问题驱动的，我们基于某个软件质量方面的问题，或者测试人员的遭遇，来展开讨论。

第五季，会有一些不同。这一季我们尝试以大规模的虚拟项目作为背景，来探讨在大规模项目中，按照软件的生命周期的顺序，我们QA或者说质量人员，可能会遭遇到的、与软件质量相关的、方方面面的问题。

在本期节目中，我们聊到了整个发布过程，发布前、发布中、发布后QA 需要关注什么，坚守什么，以及发不发布到底谁说了算。

本期主播

• 主持人：张凯峰
• 嘉宾：刘冉，于晓南，林冰玉

时间轴

• 02:58 QA 是否需要关注发布？
• 06:03 发不发布谁说了算？
• 09:05 发布前 QA 要做哪些准备工作？
• 17:01 什么情况下发布会延期？
• 24:52 QA 如何参与发布过程？
• 29:43 发布之后 QA 要关注什么？
• 36:14 在整个发布过程中 QA 需要坚守的是什么？

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欢迎收听质量三人行第五季。如果你是经常收听质量三人行的朋友，可能会了解我们之前聊过的几乎每一期，都是问题驱动的，我们基于某个软件质量方面的问题，或者测试人员的遭遇，来展开讨论。

第五季，会有一些不同。这一季我们尝试以大规模的虚拟项目作为背景，来探讨在大规模项目中，按照软件的生命周期的顺序，我们QA或者说质量人员，可能会遭遇到的、与软件质量相关的、方方面面的问题。

在本期节目中，我们聊到了在日常的迭代开发以及和其他角色协作之余（之后），测试人员要如何更高效地开展独立的测试工作，涉及到不同的测试类型，有哪些因素会影响测试效率，以及是什么驱动了测试人员与其他角色的协作过程。

本期主播

• 主持人：张凯峰
• 嘉宾：刘冉，林冰玉，于晓南

时间轴

• 05:08 计划赶不上变化，怎样适时调整？
• 09:29 有经验的QA如何安排各种质量活动？
• 26:34 测试环境怎样影响测试过程？
• 40:55 是缺陷驱动了QA与其他角色的协作吗？

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欢迎收听质量三人行第五季。如果你是经常收听质量三人行的朋友，可能会了解我们之前聊过的几乎每一期，都是问题驱动的，我们基于某个软件质量方面的问题，或者测试人员的遭遇，来展开讨论。

第五季，会有一些不同。这一季我们尝试以大规模的虚拟项目作为背景，来探讨在大规模项目中，按照软件的生命周期的顺序，我们QA或者说质量人员，可能会遭遇到的、与软件质量相关的、方方面面的问题。

在本期节目中，我们聊到了开发人员编码完成之后的一个重要环节 Desk Check，这个环节需要哪些人员参与，如何一起协作，以及会有哪些质量相关的关注点。

本期主播

• 主持人：刘冉
• 嘉宾：林冰玉，于晓南

时间轴

• 02:31 Desk check 是什么样的实践？参与角色有哪些？
• 08:08 嘉宾们对于Desk Check的时长和需求内容的验证存在分歧？
• 22:21 可测性、错误和日志相关内容需要在Desk Check验证吗？
• 32:52 如何确保非功能需求也能在Desk Check中覆盖到？
• 36:50 大规模复杂系统的依赖性会影响Desk Check吗？
• 39:07 Desk Check还需要关注代码？
• 41:08 Desk Check的本质是什么？如何高效实现？

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第五季，会有一些不同。这一季我们尝试以大规模的虚拟项目作为背景，来探讨在大规模项目中，按照软件的生命周期的顺序，我们QA或者说质量人员，可能会遭遇到的、与软件质量相关的、方方面面的问题。

在本期节目中，我们聊到了进入迭代开发后，开发人员已经就位，他们会遭遇怎样的质量问题，QA是就此转身，还是在这个过程中可以做些什么，如何一起协作，以及会有哪些质量相关的关注点。

本期主播

• 主持人：刘冉
• 嘉宾：林冰玉，于晓南，张凯峰

时间轴

• 06:46 规模越大，研发过程中越容易出现问题
• 19:32 迭代开发过程中有哪些准备工作？
• 23:25 关于测试数据和测试环境的讨论
• 28:24 如何响应研发过程中的变化？

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欢迎收听质量三人行第五季。在本期节目中，我们聊一个番外篇，关于ChatGPT给我们的质量或测试工作带来的影响。

本期主播

• 主持人：张凯峰
• 嘉宾：刘冉，林冰玉，于晓南

时间轴

• 03:07 嘉宾们日常工作中都用ChatGPT来做什么？
• 13:15 ChatGPT对哪些测试工作会产生积极的影响？
• 21:49 我们需要对AI的强大功能产生恐慌吗？
• 22:57 嘉宾们会对ChatGPT产生依赖吗？
• 28:38 初级QA适合用ChatGPT来做测试工作吗？

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