当简单变得不再简单
想象你正在搭建一座乐高城堡。刚开始时，放几块积木很容易，城堡看起来也很稳固。但随着建筑越来越高，每加一块新积木，都可能让某个角落松动，甚至导致整座城堡倒塌。这正是我们在用AI开发复杂应用时面临的挑战。
现在，只要会打字的人都能用AI写出简单的应用程序。但当我们想要建造更宏伟的「城堡」时，问题就出现了：加一个新功能，可能会破坏三个已有的功能。渐渐地，我们的应用就会变成一个「问题集合体」，就像一座摇摇欲坠的积木城堡。
为什么AI会犯错？
黑箱的不确定性
AI就像一个才华横溢但有些任性的艺术家。即使你给它相同的指令，它每次创作出的作品都可能略有不同。这是因为AI本质上是一个「黑箱」，它通过大语言模型进行创作，而不是按照固定的逻辑运行。就像人类艺术家的灵感，有时会特别出众，有时则可能略显平庸。
上下文的重要性
想象你在给朋友讲一个故事，如果漏掉了关键的背景信息，朋友很可能会理解错误。AI也是如此，它完全依赖我们提供的上下文来进行创作。如果我们忘记提供某些重要信息，或提供了错误的参考资料，AI自然会得出不准确的结果。
人类也会犯错
有趣的是，这些问题并不是AI独有的。想想看，人类在疲劳时可能会把简单的单词都打错，更不用说编写复杂的代码了。实际上，在某些方面，人类可能比AI更容易出错——毕竟AI不会感到疲劳，也不会因为心情不好而影响工作质量。
质量控制的解决方案
全量测试：安全网的编织
解决这个问题的方法其实很简单：每次添加新功能后，对所有功能进行全量测试。这就像在建造乐高城堡时，每加一块新积木，都要检查整座城堡的稳固性。
听起来工作量很大？确实，在大多数行业，这样的全面检查几乎是不可能完成的任务。但在软件开发领域，我们有一个秘密武器：自动化测试。
自动化测试：永不疲倦的质检员
想象有一个机器人帮你检查乐高城堡的每个角落，快速而准确。这就是自动化测试的原理。它能在几秒或几分钟内完成人工可能需要几天才能完成的测试工作。
在传统开发中，编写测试代码常常被视为一项枯燥的额外工作。但在AI时代，这个问题迎刃而解：我们可以让AI来编写测试代码。你只需要告诉AI：「请为这个新功能创建自动化测试」，它就会帮你完成这项工作。
构建可靠的复杂系统
有了自动化测试这个强大的盟友，我们就能放心大胆地开发复杂功能了。就像有了坚实的地基，我们才能建造摩天大楼。
当然，要建造真正宏伟的建筑，我们还需要合理的规划和设计。在软件工程中，我们可以通过：
- 分包：将函数封装重用
- 分层：在逻辑上划分层次，每层代码只专注于自己的逻辑
- 业务分割：根据功能类型划分区域
- 微服务：将大型服务拆分成独立运行的小服务
这些方法就像建筑设计中的结构原理，帮助我们构建稳固而优雅的系统。即使项目变得再复杂，也能保持结构的清晰和稳定。
工程化质量保障
软件开发本质上是一个工程问题，需要系统化的方法来保证质量。通过将质量控制融入开发流程的每个环节，我们能够构建出稳定可靠的系统：
- 自动化测试的持续集成
- 在每次代码提交时自动运行测试套件
- 实时监控系统的健康状态
- 及早发现并解决潜在问题
- 系统化的质量度量
- 代码覆盖率监控
- 性能指标追踪
- 错误率统计和分析
- 标准化的开发流程
- 明确的代码审查流程
- 规范的发布周期
- 完善的回滚机制
很多程序员提起软件工程就只想起了冗长繁杂的流程。
过去可能真的是这样，但现在不同了。
我们可以把它们都交给AI来做。AI可以很坚决的执行流程和规定，没有任何怨言。通过将AI的智能与严谨的工程实践相结合，我们既能保持快速迭代的节奏，又能确保系统的可靠性。
请允许我再说一遍。
在AI时代，提升质量的成本低得难以置信，你只需要告诉AI：「请为这个新功能创建自动化测试」。