即使有了 AI 辅助编码和更快的发布周期，软件开发团队也必须保持严格的质量保证 (QA) 实践。专家强调了几个关键步骤，包括变异测试以验证 QA 控制，以及在类似生产的环境中进行端到端测试以捕获集成问题。人工监督对于审查 AI 生成的代码、确保理解以及测试真实场景以防止细微错误和安全漏洞仍然至关重要。 AI
影响 通过强调关键的人工主导的 QA 流程，确保 AI 生成的代码不会损害软件的可靠性或安全性。
排序理由 这篇文章是 Forbes Technology Council 成员的观点文章，讨论了在 AI 辅助开发背景下软件质量保证的最佳实践。
- Adithyan RK
- Ambarish Majumdar
- Atlantic Union Bank
- Chhaya Methani
- Daniel Jebaraj
- Forbes
- Hyring.com
- Kevin Cushnie
- Matt Linderman
- Meta
- Michael Quoc
- Microsoft
- Modus Create
- Syncfusion, Inc.
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