loopq

有道理，之前 jsp servlet 也能一把梭，后面细分是没办法。如今有 AI 加持，回归也是可以接受的事

@1874w #41 开源工具有源码-https://github.com/xqy2006/ModelTrace

质疑是因为不信，不信是因为没用过没实践过，如果你没用过就质疑那只能是随口一说。

我说信是因为我拿没降智的和降智的都分别试过，codex 官方订阅、Claude 官方订阅、Codex dmit vps 拼车降智我都试验过，当初的帖子很多人也是反应确实有效的

6.1 sol 验证出错是因为仓库没更新，估计作者也不咋维护
@unco020511 #40
@rokupurasu #36

上面有些人不明所以就来质疑 modelTrace
https://xqy2006.github.io/ModelTrace/

这个对 gpt 和 claude 模型检测很准的，不要拿你的国产模型来测试说不准，人家指纹没包含国产模型

@seedhk #13 我的思路是产出 测试用例 作为开发阶段 Spec 级别的东西全局指导开发（测试），可以和 AI 聊清楚共同产出测试用例，后续测试用例按着 Spec 来，不允许越界&自由发挥，精确指导

后续的测试还是 AI 来，Android 手机上是 adb 截图，以及日志和基建（快速跳转模拟测试环境）辅助，按照我这段时间让 Claude 自行验收的成果来看，识别率成功率很高，后续可能就是成体系的测试专门阶段，目前想法是 根据 prd 聊清楚测试用例，准备前置环境，然后指定大模型进行测试，产出带截图测试报告，这份报告需要直接进入 bug fix 阶段，前期可以手动串联各个阶段，成熟之后再全自动

总体就是面向 AI ，提供对应上下文，让 AI 有能力自行判断

视情况说，一般的需求 AI 能完成主要路径的 50%以上，产出测试用例，然后按规划执行，产出报告截图等等，需要多模态能力，但是不是 token 流水一样呢？
上面是和 Claude 聊的结果，准备推进落地，主要是现在开发太快了，测试跟不上，让老板多招有经验测试也不愿意

总体一些特别边界的情况还是得人工，总体感觉是可行的，一些差口气的地方过几个月兴许就更没问题了

等一个后续

@loopq #50 错别字，tibo 重置那个时间跳动有点 bug ，秒数十位数不变的情况下也在跳动