社區(qū)造數(shù)服務(wù)接入MCP
一、背景
今年 MCP 的概念非?；?，市面上也涌現(xiàn)出了一大批 MCP 相關(guān)工具。作為技術(shù)一線者，都會按捺不住地去實(shí)操一下，很早的時(shí)候就有個(gè)設(shè)想，如果把我們的測試工具都改造為符合 MCP 服務(wù)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，然后全部接入 AI Agent，打造一個(gè)集萬千工具于一體的智能管家來幫助我們提效，是不是一個(gè)很完美的設(shè)想。很多宏偉或者天馬行空的想法想要真正的落地，必然需要不斷向下，拆解成可落地的任務(wù)模塊，這里我們先從造數(shù)開始。
二、AI 造數(shù)設(shè)想
在實(shí)際業(yè)務(wù)需求測試中，我們依賴的測試數(shù)據(jù)需要很多前置的數(shù)據(jù)要求，這時(shí)候會涉及到分步使用不同的造數(shù)腳本。比如團(tuán)長拉新做任務(wù)，需要一個(gè) 30 天內(nèi)沒發(fā)過動態(tài)的賬號，加入團(tuán)隊(duì)，發(fā)一篇動態(tài)，動態(tài)過一審，過二審，閱讀數(shù)滿足 300 個(gè)。
為了完成這個(gè)場景的造數(shù)，我們需要去造數(shù)工廠、接口自動化、腳本代碼等平臺找對應(yīng)的造數(shù)工具，分別去執(zhí)行才能完成這一系列的操作。可以從下圖中看到，總計(jì)需要 6 個(gè)步驟才能完成。如果不是熟悉所有的業(yè)務(wù)，哪怕有現(xiàn)成的造數(shù)腳本，組合起來使用還是有一定的門檻。。
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那么在 AI 風(fēng)行的年代，我們想要實(shí)現(xiàn)的是：按照用戶輸入的測試數(shù)據(jù)要求，能夠按照已有造數(shù)能力自動編排，生成對應(yīng)的測試數(shù)據(jù)給用戶使用。
最終實(shí)現(xiàn)效果案例：我需要一個(gè)團(tuán)長拉新的測試數(shù)據(jù)，要求是 30 天內(nèi)沒有發(fā)過動態(tài)，進(jìn)入團(tuán)隊(duì) A，然后發(fā)布一條動態(tài)，需要過一審風(fēng)控審核，二審標(biāo)注，最后需要獲得 300 個(gè)閱讀數(shù)。
AI 造數(shù)自動去造數(shù)池子中尋找對應(yīng)的造數(shù)接口，按照提問的順序要求來依次執(zhí)行造數(shù)，最后返回給用戶對應(yīng)的測試賬號。
這里不再重復(fù)介紹 MCP 的概念，我們參考官方給出的 client-server 通用架構(gòu)圖來畫一個(gè) AI 造數(shù)的架構(gòu)圖，便于理解在落地到 AI 造數(shù)的場景，我們可以做哪些事。本篇文章主要就講解了圖中的其中一環(huán)，落地社區(qū)造數(shù)服務(wù)的 MCP 接入。
圖片
三、社區(qū)造數(shù)服務(wù) tools
框架介紹
社區(qū)的造數(shù)服務(wù)技術(shù)棧是基于 FastAPI 框架實(shí)現(xiàn)的，通過 uv工具來管理依賴庫、虛擬環(huán)境等，這個(gè)工具親測的確比傳統(tǒng)的 pip 或者 poetry 等工具更好用。從安裝 uv到啟動項(xiàng)目，只要 4 步就能無痛搞定環(huán)境，不用擔(dān)心本地其他環(huán)境的干擾。
## uv命令
1. 安裝uv ： `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh`
2. 創(chuàng)建環(huán)境 - 自定義環(huán)境名稱和Python版本 `uv venv tools_venv --python 3.12`
3. 激活環(huán)境 `source tools_venv/bin/activate`
4. 安裝依賴包 `uv pip install -r pyproject.toml`
## 本地啟動項(xiàng)目
直接運(yùn)行main.py文件中的main方法即可，debug模式自己pycharm中設(shè)置
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)中間件相關(guān)配置全部通過 ARK 來管理，項(xiàng)目結(jié)構(gòu)如下：
## 項(xiàng)目結(jié)構(gòu)
```bash
├── main.py # 啟動 APP 入口文件
├── README.md # 開發(fā)手冊
├── Dockerfile # Docker 鏡像文件
├── alembic # alembic 遷移 DB 自動生成的相關(guān)文件
│ ├── README
│ ├── .env.py
│ ├── script.py.mako
│ └── versions # 存放每次遷移的版本，可用于回滾 DB 版本
├── alembic.ini # alembic 配置文件
├── app
│ ├── __init__.py # 注冊 app
│ ├── api # api 開發(fā)目錄
│ ├── core # app 的全局配置
│ ├── crud # 每個(gè) table 的增刪改查操作
│ ├── db # db 配置
│ ├── models # 存放表結(jié)構(gòu)
│ ├── schemas # pydantic 模型
│ └── utils # 工具類
├── .pre-commit-config.yaml # 配置 git commit 時(shí)自動檢測工具
└── pyproject.toml # 依賴庫管理
```統(tǒng)一部署到公司的發(fā)布平臺，通過 http://{造數(shù)服務(wù)域名}/tools/docs#/ ，地址可以訪問目前社區(qū)所有的造數(shù)接口。同時(shí)也對接了造數(shù)工廠，可以直接去造數(shù)工廠使用。
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改造思路
老方案-基于 MCP Python SDK
早在出現(xiàn) MCP 這個(gè)概念的時(shí)候，我就想過有天把我們的造數(shù)服務(wù)通過 MCP 工具暴露出來，這樣就可以非常方便的集成各種 Agent，打造 AI 造數(shù)。在出現(xiàn)這個(gè) FastAPI-MCP 框架之前，想要把造數(shù)服務(wù)改造成支持 MCP ，就需要通過引入 MCP 依賴庫來實(shí)現(xiàn)。但這個(gè)方案對于已有的造數(shù)服務(wù)來說改造成本有些高，可以看老方案的案例。
從官方文檔面向服務(wù)器開發(fā)者 - MCP 中文文檔中可以找到有對應(yīng)的 MCP Python SDK，主要就是安裝 MCP 這個(gè)依賴庫。這里舉一個(gè)簡單的 demo，通過手機(jī)號查詢用戶信息的方法?？梢院芮逦目闯鰜磉@個(gè) SDK 的語法結(jié)構(gòu)是需要 @mcp.tool() 這個(gè)裝飾器來修飾，那么原有的造數(shù)服務(wù)暴露出來的所有接口方法是否都需要改造，這仍有一定的成本（未考慮其他復(fù)雜場景情況下）。
# server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from tools.tools_set import get_user_info
import uvicorn
# Create an MCP server
mcp = FastMCP("Demo")
@mcp.tool()
async def get_user_info_tool(mobile: str) -> Coroutine[Any, Any, Any]:
"""根據(jù)輸入的手機(jī)號獲取用戶信息
Args:
mobile: 手機(jī)號
"""
info = get_user_info(mobile)
return info
if __name__ == "__main__":
"""Initialize and run the server"""
# mcp.run(transport="sse")
"""Start the FastAPI server with uvicorn"""
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8003)基于上述代碼 demo，我們通過 uvicorn 啟動服務(wù)，當(dāng)然也可以單獨(dú)啟動 MCP 服務(wù)?？刂婆_輸出如下，代表啟動成功，接下來我們就可以使用 MCP 客戶端工具進(jìn)行連接使用了，這里使用 Cursor 來做演示。
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看圖標(biāo)顯示綠色，無報(bào)錯(cuò)說明連接成功，這里也能看到 demo 中的 get_user_info_tool 方法作為 MCP 工具暴露了出來。演示到這里，說明了該方案是可行的。因?yàn)楸疚闹攸c(diǎn)講解采用的新方案，此處就不再多介紹，感興趣的可以去看官方文檔。
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四、 FastAPI-MCP
安裝運(yùn)行
“Expose your FastAPI endpoints as Model Context Protocol (MCP) tools, with Auth! ”
這是引用官網(wǎng)介紹的第一句話，翻譯過來大概的意思就是：把你的 FastAPI 服務(wù)作為 MCP 工具暴露出來成為現(xiàn)實(shí)！
- 安裝 FastAPI-MCP 庫 uv add fastapi-mcp or uv pip install fastapi-mcp
- 使用 FastAPI-MCP，只需要 3 行代碼就能把 FastAPI 框架改造成一個(gè) MCP 服務(wù)
- 通過 uvicorn 啟動服務(wù)器，使用http://localhost:8000/mcp 來訪問 MCP server
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
from fastapi_mcp import FastApiMCP
# Create (or import) a FastAPI app
app = FastAPI()
# Create an MCP server based on this app
mcp = FastApiMCP(app)
# Mount the MCP server directly to your app
mcp.mount()
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)用法介紹
自定義配置
通過看源碼 FastApi-MCP 類，基本能清晰的看出來各個(gè)參數(shù)的用處，這里將介紹幾個(gè)常用的。
class FastApiMCP:
"""
Create an MCP server from a FastAPI app.
"""
def __init__(
self,
fastapi: Annotated[
FastAPI,
Doc("The FastAPI application to create an MCP server from"),
],
name: Annotated[
Optional[str],
Doc("Name for the MCP server (defaults to app.title)"),
] = None,
description: Annotated[
Optional[str],
Doc("Description for the MCP server (defaults to app.description)"),
] = None,
describe_all_responses: Annotated[
bool,
Doc("Whether to include all possible response schemas in tool descriptions"),
] = False,
describe_full_response_schema: Annotated[
bool,
Doc("Whether to include full json schema for responses in tool descriptions"),
] = False,
http_client: Annotated[
Optional[httpx.AsyncClient],
Doc(
"""
Optional custom HTTP client to use for API calls to the FastAPI app.
Has to be an instance of `httpx.AsyncClient`.
"""
),
] = None,
include_operations: Annotated[
Optional[List[str]],
Doc("List of operation IDs to include as MCP tools. Cannot be used with exclude_operations."),
] = None,
exclude_operations: Annotated[
Optional[List[str]],
Doc("List of operation IDs to exclude from MCP tools. Cannot be used with include_operations."),
] = None,
include_tags: Annotated[
Optional[List[str]],
Doc("List of tags to include as MCP tools. Cannot be used with exclude_tags."),
] = None,
exclude_tags: Annotated[
Optional[List[str]],
Doc("List of tags to exclude from MCP tools. Cannot be used with include_tags."),
] = None,
auth_config: Annotated[
Optional[AuthConfig],
Doc("Configuration for MCP authentication"),
] = None,
):
...※ Server metadata
- name：MCP 服務(wù)名
- description：對 MCP 服務(wù)的描述
※ Tool and schema descriptions
創(chuàng)建 MCP 服務(wù)器時(shí)，可以通過修改 describe_all_responses ，把所有可能的響應(yīng)模式包含在工具描述中，或通過更改 describe_full_response_schema 把完整的 json 包含在工具描述中。
from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import FastApiMCP
app = FastAPI()
mcp = FastApiMCP(
app,
name="My API MCP",
descriptinotallow="Very cool MCP server",
describe_all_respnotallow=True,
describe_full_response_schema=True
)
mcp.mount()※ Customizing Exposed Endpoints
- include_operations ， 暴露 operation_id=XXX 的接口
- exclude_operations ， 排除 operation_id=XXX 的接口
- include_tags ， 暴露 tags=XXX 的接口
- exclude_tags ，排除 tags=XXX 的接口
組合使用：
- include_operations 和 exclude_operations 不能同時(shí)使用
- include_tags 和 exclude_tags 不能同時(shí)使用
- include_operations 和 include_tags 可以組合使用，匹配任一個(gè)條件就滿足
from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import FastApiMCP
app = FastAPI()
# 案例1：include_operations
mcp = FastApiMCP(
app,
include_operatinotallow=["get_user", "create_user"]
)
# 案例2：exclude_operations
mcp = FastApiMCP(
app,
exclude_operatinotallow=["delete_user"]
)
# 案例3：include_tags
mcp = FastApiMCP(
app,
include_tags=["users", "public"]
)
#案例4：exclude_tags
mcp = FastApiMCP(
app,
exclude_tags=["admin", "internal"]
)
# 案例5：Combined
mcp = FastApiMCP(
app,
include_operatinotallow=["user_login"],
include_tags=["public"]
)
mcp.mount()工具命名
FastAPI 中的路由通過 operation_id 參數(shù)來作 MCP 工具名稱，如果沒有顯示命名，框架會自動生成一個(gè)。此處經(jīng)測試，如果不顯示命名，自動生成的名字不僅會很奇怪，還會影響 AI 造數(shù)的準(zhǔn)確性，所以這里最好作好規(guī)范，必須要顯示命名。
# Auto-generated operation_id (something like "read_user_users__user_id__get")
@app.get("/users/{user_id}")
async def read_user(user_id: int):
return {"user_id": user_id}
# Explicit operation_id (tool will be named "get_user_info")
@app.get("/users/{user_id}", operation_id="get_user_info")
async def read_user(user_id: int):
return {"user_id": user_id}五、接入造數(shù)服務(wù)框架升級及改造
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在接入的時(shí)候，要查一下官方文檔要求的 Python，F(xiàn)astAPI 等版本，先進(jìn)行框架升級，防止出現(xiàn)不兼容的問題。這項(xiàng)通過管理工具安裝依賴庫時(shí)能自動校驗(yàn)，其他一些兼容問題在啟動服務(wù)后根據(jù)實(shí)際場景一一去解決即可。這里推薦使用 uv 工具進(jìn)行管理，親測比之前的 poetry 更好用。
列幾個(gè)核心庫的版本，都是驗(yàn)證過沒有兼容問題的。在過程中也是遇到一些兼容問題花了點(diǎn)時(shí)間，因?yàn)?FastAPI-MCP 框架比較新，網(wǎng)上資料還不全，遇到?jīng)]法解決的問題大家可以去項(xiàng)目 issue 中找，提升解決問題效率。
python = "^3.12"
fastapi = "0.115.12"
fastapi-mcp ="0.3.1"
mcp="1.7.0"
pydantic = "^2.11.0"
pydantic-settings = "^2.2.0"步驟
第一步：引入 fastapi-mcp
第二步：main.py 中添加 MCP 服務(wù)
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第三步：也是工作量最大的一步，將每個(gè)造數(shù)接口都做顯示命名，并且做好文檔注釋，寫的越清楚 AI 造數(shù)的準(zhǔn)確率越高，需要對應(yīng)編寫造數(shù)場景測試，共同完成
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最后一步：啟動服務(wù) uvicorn.run('main:app', host='0.0.0.0', port=8023, reload=True, workers=2) ，無報(bào)錯(cuò)基本就沒有問題了。再通過 MCP 客戶端工具連接使用即可
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接入 Cursor
改造完之后的造數(shù)服務(wù)成功對外暴露了 MCP 服務(wù)，現(xiàn)在我們可以通過 MCP 客戶端去連接使用了，這里選用了 Cursor，因?yàn)?Cursor 使用的人比較多，同時(shí)集成了市面上的主流大模型。
步驟
第一步：創(chuàng)建一個(gè) mcp.json，按照標(biāo)準(zhǔn) json 配置即可
{
"mcpServers": {
"fastapi-mcp": {
"url": "http://localhost:8022/mcp",
"description": "本地開發(fā)環(huán)境MCP服務(wù)配置"
},
"tools-mcp": {
"url": "http://localhost:8011/mcp",
"description": "本地開發(fā)環(huán)境MCP服務(wù)配置"
},
"demo-mcp": {
"url": "http://localhost:8001/sse",
"description": "本地開發(fā)環(huán)境MCP服務(wù)配置"
},
"tools-mcp-prod": {
"url": "http://XXXXXX/mcp",
"description": "線上"
}
}
}第二步：點(diǎn)擊右上角設(shè)置 icon，進(jìn)入 Cursor Settings，選擇 MCP
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第三步：這里可以看到，在剛才 mcp.json 中配置的 MCP工具均加載過來，打開開關(guān)，運(yùn)行狀態(tài)顯示為綠色，無報(bào)錯(cuò)并說明了服務(wù)接入正常，接下來就可以正常使用 Cursor 中的 Agent 進(jìn)行對話了
實(shí)操演練
我們現(xiàn)在只希望使用造數(shù)能力，因此我們可以指定剛才配置的 MCP 工具。
場景化案例
需求：給手機(jī)號為 11120210001 的用戶發(fā)布一個(gè)點(diǎn)評動態(tài)，并且通過風(fēng)控一審。
這里注意一下提問方式，因?yàn)槲覀儧]有對大模型進(jìn)行特別的訓(xùn)練，AI 不一定知道 111 開頭的是我們測試使用的虛擬手機(jī)號，有可能會誤解為 userId，所以我們需要告訴 AI 這是一個(gè)手機(jī)號。
可以看到在這個(gè) demo 中， Agent 自動幫我們分了三步去調(diào)用對應(yīng)的 MCP tool，第一步通過我們輸入的手機(jī)號去獲取 userId，第二步通過 userId 去發(fā)布點(diǎn)評動態(tài)，第三步通過點(diǎn)評動態(tài) id 去通過風(fēng)控一審。原本需要三步完成的造數(shù)場景，現(xiàn)在通過一句話描述就完成了。
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調(diào)優(yōu)案例
需求：隨機(jī)創(chuàng)建 10 個(gè)測試賬號
※ 調(diào)優(yōu)之前
造數(shù)代碼，主要看文檔注釋內(nèi)容。
@router.post('/create-account', operation_id="create_account",summary="創(chuàng)建測試賬號")
async def c_create_account(
env: str = Body(..., descriptinotallow='環(huán)境'),
phonenumber: str = Body(..., descriptinotallow='手機(jī)號'),
pwd: str = Body(..., descriptinotallow='密碼'),
usernum: str = Body(None, descriptinotallow='數(shù)量'),
) -> Any:
"""
創(chuàng)建測試賬號，默認(rèn)111開頭
args
env: 環(huán)境，默認(rèn)：t1
phonenumber: 手機(jī)號
pwd: 密碼，默認(rèn)：test123
usernum: 數(shù)量
"""把這個(gè)造數(shù)需求發(fā)送給 AI，發(fā)現(xiàn)報(bào)錯(cuò)了。我們?nèi)ゴa中看下為何返回了 false，原來是因?yàn)榻涌诜祷胤?200，排查下來是因?yàn)?t1 環(huán)境測試賬號造數(shù)默認(rèn)填了 111，不需要再加 111，所以接口直接 500 了。
這里 AI 犯了兩個(gè)錯(cuò)誤：
- 因?yàn)槟J(rèn)手機(jī)號都是 11 位的，這里 AI 不知道只需要傳 8 位就行。
- 我沒有輸入具體的手機(jī)號，所以按照代碼邏輯應(yīng)該是支持自動隨機(jī)生成的，但是 AI 也不知道這個(gè)邏輯，“自作主張”給我傳入了一個(gè)手機(jī)號。
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※ 調(diào)優(yōu)后
通過排查我們已經(jīng)明確知道 AI 犯了哪些錯(cuò)誤，那么我們針對這些錯(cuò)誤去調(diào)優(yōu)即可。所謂的調(diào)優(yōu)主要就是修改文檔注釋，可以前后對比下注釋內(nèi)容。
"""
創(chuàng)建測試賬號，默認(rèn)111開頭，不用填寫111，只需要后面8位
不傳手機(jī)號phonenumber，默認(rèn)隨機(jī)生成手機(jī)號
args
env: 環(huán)境，默認(rèn)：t1
phonenumber: 手機(jī)號，非必填，不填自動生成
pwd: 密碼，默認(rèn)：test123
usernum: 數(shù)量
"""※ 最終效果
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通過這個(gè)案例可以看到，準(zhǔn)確率依賴我們對造數(shù)接口的文檔注釋，所以在實(shí)際使用過程中，前期需要我們不斷地去調(diào)優(yōu)，才能達(dá)到我們想要的效果。
當(dāng)然隨著后續(xù)迭代，可能可以用更優(yōu)雅的方式完成這個(gè)工作，比如再引入靜態(tài)代碼分析工具，通過 AI 編程自動完成注釋。
六、總結(jié)
技術(shù)實(shí)踐成果
通過將社區(qū)造數(shù)服務(wù)改造成符合 MCP（Model Context Protocol） 標(biāo)準(zhǔn)的工具，我們成功實(shí)現(xiàn)了以下目標(biāo)：
AI 驅(qū)動的測試數(shù)據(jù)自動化
用戶通過自然語言描述需求，AI Agent 可自動編排造數(shù)接口生成復(fù)雜測試數(shù)據(jù)，將原本需手動執(zhí)行 3 步的操作簡化為一步指令。
低成本框架升級
基于 fastapi-mcp 框架，僅需少量代碼改造即可將 FastAPI 服務(wù)快速接入 MCP 協(xié)議，解決了傳統(tǒng) SDK 方案的高適配成本問題。
工具鏈整合
通過對接 Cursor 等 AI 工具平臺，驗(yàn)證了 MCP 協(xié)議在跨平臺協(xié)作中的可行性，為后續(xù)構(gòu)建“社區(qū)智能管家”奠定技術(shù)基礎(chǔ)。
核心實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
注釋即規(guī)范
AI 調(diào)用接口的準(zhǔn)確性高度依賴代碼注釋的清晰度。通過優(yōu)化接口文檔（如參數(shù)默認(rèn)值、輸入格式說明），可顯著提升 Agent 的任務(wù)解析成功率。
漸進(jìn)式調(diào)優(yōu)
初期需通過人工干預(yù)優(yōu)化 Agent 的接口調(diào)用邏輯，未來可引入代碼靜態(tài)分析工具自動生成標(biāo)準(zhǔn)化注釋。
未來優(yōu)化方向
動態(tài)編排增強(qiáng)
當(dāng)前接口調(diào)用為線性執(zhí)行，后續(xù)可探索基于依賴關(guān)系的動態(tài)編排（如并行執(zhí)行獨(dú)立步驟、自動重試失敗操作）。
多 Agent 協(xié)作
結(jié)合領(lǐng)域知識庫與測試斷言工具，實(shí)現(xiàn)從“造數(shù)”到“驗(yàn)證”的全鏈路 AI 自治。
協(xié)議擴(kuò)展性
探索 MCP 與更多協(xié)議（如 OpenAPI）的互操作性，提升工具服務(wù)的跨平臺復(fù)用能力。
價(jià)值與啟示
本次實(shí)踐印證了 “AI+協(xié)議化工具” 在測試領(lǐng)域的巨大潛力：降低技術(shù)門檻 （非技術(shù)人員可直接描述需求）、提升執(zhí)行效率 （分鐘級操作秒級完成）、釋放創(chuàng)新空間 （復(fù)雜場景的自動化長鏈路測試）。
隨著 MCP 生態(tài)的完善，測試工程將逐步從“工具堆砌”走向“智能協(xié)作”，為研發(fā)效能帶來質(zhì)的突破。
七、感想
“我不是英雄，只是一個(gè)拿錘子的約德爾人”
站在巨人的肩膀上總是能看的更高更遠(yuǎn)，追隨技術(shù)大牛們的步伐，把 AI 應(yīng)用到工作中、生活中?；叵刖拍昵俺跞霚y試行業(yè)時(shí)捧讀的《Google 軟件測試之道》，書中“人類智慧的最后一英尺”已然越來越近。重讀了 2022 年在公司內(nèi)部博客發(fā)表的《Google 軟件測試之道：結(jié)合實(shí)踐的總結(jié)》一文，發(fā)現(xiàn)僅僅過了3 年，如果現(xiàn)在再去寫，又是完全不一樣的想法了，技術(shù)的發(fā)展已發(fā)生翻天覆地的變化。
此刻回望測試領(lǐng)域的演進(jìn)曲線，愈發(fā)感到：「拿錘者」的價(jià)值不在于揮舞工具的姿態(tài)，而在于持續(xù)校準(zhǔn)認(rèn)知坐標(biāo)的能力 。當(dāng) AI 重構(gòu)測試鏈路的每個(gè)環(huán)節(jié)時(shí)，唯以「錘者」的務(wù)實(shí)與「巨人」的視野雙軌并行，方能在技術(shù)洪流中錨定價(jià)值支點(diǎn)。
加油吧！不忘初心，你我終將能抵達(dá)一個(gè)又一個(gè)“終點(diǎn)”！
