AI 工程实践
聚焦真正能够进入研发现场的 AI 工作流，持续沉淀工具使用、上下文组织与效率方法。
围绕 Claude、Trae、Agent 与研发提效，持续拆解 AI 工具如何稳定进入日常工程流程。
先从这几篇进入
让 AI 成为你的测试工程师（上）：告别手写测试代码的痛苦
测试覆盖率只有45%？Mock代码比业务代码还长？本文分享如何用AI工具自动化生成高质量测试代码，从场景分析到Mock策略，助你告别凌晨3点的测试噩梦。
让 AI 成为你的测试工程师（下）：从新手到专家的进阶之路
AI写的测试质量不稳定？过度Mock、边界条件遗漏怎么办？本文深度解析AI测试的智商进化论，教你用Prompt工程和反馈机制，让AI产出企业级测试代码。
把 90% 代码外包给 AI 之后：从实现者到决策者
当 AI 承担了大部分编码，研发的角色会往上游走：精力从「怎么实现」转向「定义问题、架构决策、结果验收」。AI 有速度，但技术品味仍要人来把关。
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