软件测试、代码审查与AI生成代码验证
甄选并验证：Ranjit Agarwal, Software Automation Engineer, Wipro代码差异看起来没问题。测试都是绿灯。助手编写了代码和测试，两者都通过。你要发布吗？ 大多数质量实践都是建立在人类编写代码并能解释其原理的世界里。那个世界正在消失。编码助手现在生成的代码逻辑看似合理，但会悄悄遗漏边界情况，导入不存在的包，错误地使用不安全的默认值，而最诱人的是——它们编写的测试只会断言代码当前的行为，不论对错。绿色勾号从未如此容易获得，也从未如此不值得信任。 本课程将重新构建验证这一学科，使其真正值得信赖。你将学习该领域数十年来依赖的测试设计技术——等价类划分、边界值分析、决策表、状态转换和组合模型——从而让你的测试能够发现缺陷，而不是仅仅追逐覆盖率数字。你将学习像最强大的工程组织那样审查代码：系统性地检查设计、正确性、安全性和可维护性，而不是走形式或纠结于风格。你将学习诚实地解读覆盖率，并使用变异测试来揭示那些虽然通过但并未真正测试任何内容的测试套件。你还将在CI中构建质量门——覆盖率、变异、静态分析、密钥和依赖项扫描——让你的标准成为变更在生产环境上线前必须通过的关卡。 贯穿始终的是任何旧课程都无法给你的部分：将AI生成的代码视为具有已知缺陷特征的不可信输入，并有意地对其进行审查。 四十一节课，每节课都是一项你可以当天应用的能力。到最后，面对任何变更——无论是来自队友还是助手——你都将确切知道要测试什么、审查什么，以及放行什么。
课程目录
关于课程作者
A release candidate reaches Ranjit Agarwal only after he has already considered how it might fail. He builds the automated safeguards behind web, mobile, and API products, writing reusable test infrastructure in Java, Python, and TypeScript with tools such as Selenium, Appium, Playwright, REST Assured, and Cucumber. His suites run continuously through cloud-based CI/CD pipelines, checking user workflows, microservices, databases, accessibility, and system behavior under heavy traffic. When an unexpected defect does escape, he traces it across logs and network calls, helps the engineering team isolate the cause, and converts the incident into a permanent regression test—making the next release both faster to verify and harder to break.
评价 (14)
- rugged_gecko
رائعة، شكرًا
- robust_bison
太好了，学到很多
- honeyed_cuttlefish
Expected more depth on AI verification.
- pensive_macaque
Troppo basilare per il prezzo.
- curious_orca
great