9.4 自动化测试与 QA

软件测试一直是劳动密集型工作。从编写测试用例，到维护自动化脚本，再到手动做 UI 点检。 Claude 的出现，特别是其 Vision 和 Code 能力的结合，让 QA 行业迎来了变革。

9.4.1 单元测试自动生成

即使团队没有时间写测试，Claude 也可以作为"低成本的测试补充"。

场景：为遗留代码补充测试

Input Code (Legacy Java):

public double calculateShipping(Order order) {
    if (order.getTotal() > 100) return 0;
    if (order.getWeight() > 10) return 20;
    return 10;
}

Prompt:

"请为这个方法编写 JUnit 5 测试用例。请确保覆盖所有逻辑分支（100% Branch Coverage），特别是边界条件。"

Claude Output (JUnit 5):

@Test
void testFreeShipping() {
    Order order = new Order(101.0, 5.0); // > 100
    assertEquals(0, calculator.calculateShipping(order));
}

@Test
void testHeavyShipping() {
    Order order = new Order(50.0, 11.0); // <= 100, > 10
    assertEquals(20, calculator.calculateShipping(order));
}

@Test
void testStandardShipping() {
    Order order = new Order(50.0, 9.0); // <= 100, <= 10
    assertEquals(10, calculator.calculateShipping(order));
}

@Test
void testBoundary() {
    Order order = new Order(100.0, 10.0); // 边界值
    assertEquals(10, calculator.calculateShipping(order));
}

Claude 精准地识别了 100 和 10 这两个边界值，并生成了对应的 Assert。

9.4.2 UI 视觉回归测试

这是 Claude Vision 的杀手锏。相比于传统的像素级对比（Pixel Diff），Claude 能够进行语义化断言 (Semantic Assertion)。

场景：响应式布局检查

Prompt with Image:

"这是我们在 iPhone 12 Mini 上的网页截图。请检查：

1. '立即购买'按钮是否被底部导航栏通过遮挡？

2. 产品标题是否发生了异常换行？"

Claude Response:

FAIL:

1. '立即购买'按钮的下半部分（约 50%）被 TabBar 遮挡，用户难以点击。建议增加 padding-bottom。

2. 标题显示正常，没有异常换行。

代码集成 (Playwright + AI SDK):

test('Check layout visually', async ({ page }) => {
  await page.goto('/product/123');
  const screenshot = await page.screenshot();
  
  // 将截图发给 Claude Agent 进行断言
  const result = await aiAssert(screenshot, "Is the 'Buy' button fully visible?");
  expect(result.pass).toBe(true);
});

9.4.3 根本原因分析

当 CI 挂了，通常会甩给你几千行的日志。 Log Analysis Agent 可以大大缩短 MTTR (平均修复时间)。

Agent Workflow:

1. Input: 粘贴 Jenkins 构建失败的 2000 行日志。

2. Filter: Agent 自动忽略 Info/Warn，锁定 Caused by: java.lang.NoSuchMethodError。

3. Correlate: Agent 结合 Git API，查看最近 24 小时的提交记录。

4. Conclusion:

   "构建失败的原因是 guava 库依赖冲突。 提交 feat: update dependencies (hash: a1b2c3) 将 Guava 从 28.0 升级到了 30.0，删除了 DirectExecutor 方法。 建议修复: 回滚该提交，或修改代码使用新的 Executor API。"

9.4.4 探索性测试

这是 Computer Use 的最佳应用场景。 给 Claude 一个新上线的 App（安装包或测试网址），给它一个任务：

"你是一个挑剔的用户。请试用我们的购物车流程。尝试修改商品数量为负数、超大数、或特殊字符，看看系统是否会崩溃。如果崩溃，请截图报告。"

Claude 会自主操作浏览器，点击输入框，输入 -100，点击结算。如果弹出了一个未捕获的异常堆栈页面，它会立即截图并报警："发现严重 Bug，数量允许输入负数导致后端 500 错误。"

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至此，已经看完了从客服、文档、数据到测试的四大核心场景。 这些案例证明了：AI 不是玩具，它是生产力。 但随着 AI 应用规模的扩大，面临着新的问题：贵。Token 很贵，延迟很高。如何让 AI 又快又省？

➡️ 第十章：成本优化与性能调优