概述上一篇我们跑通了测试。pytest一执行，结果出来了。6个过，2个挂。你可能会打开那个测试文件，找到挂的那两个方法，分析报错信息然后动手改代码，改完再跑一遍，看看是否通过。现在我们把这一步也交给AI，执行结果出来了，直接喂给AI，让它自己分析原因，自己改代码，改完再跑，让AI自己修自己生成的测试代码。分析与修复模块是做什么的核心能力是定位问题和生成补丁输入是测试执行报告，里面有用例执行的结果和信息，能看到哪些成功哪些失败，失败的信息是什么，输出是修复后的测试代码。把上面那个报告喂给AI，再加上原始的测试代码。AI会分析每个失败用例的原因，然后修改对应的测试方法，最后输出一份新的完整代码。为什么需要这个模块自己改也就几分钟的事，何必再调一次AI，但你总会遇到这几种场景吧？测试用例量大。你一个个改，很费时间。AI不一样，它一次全部看完，一次全部改完。频繁回归。改一次代码，跑一遍测试，挂一批，修一批，重复劳动占比太高。让AI来做这个重复的事，你只审最终结果。夜间执行。AI可以在你下班之后跑用例、修复再跑，第二天早上你看到的是全绿的报告。这个区别很大。这个模块不是为了取代你的判断，是为了把重复劳动干掉。具体怎么做先看一个简化的设计。 分析与修复：让AI自己修自己生成的测试代码
概述上一篇我们跑通了测试。pytest一执行，结果出来了。6个过，2个挂。你可能会打开那个测试文件，找到挂的那两个方法，分析报错信息然后动手改代码，改完再跑一遍，看看是否通过。现在我们把这一步也交给AI，执行结果出来了，直接喂给AI，让它自己分析原因，自己改代码，改完再跑，让AI自己修自己生成的测试代码。分析与修复模块是做什么的核心能力是定位问题和生成补丁输入是测试执行报告，里面有用例执行的结果和信息，能看到哪些成功哪些失败，失败的信息是什么，输出是修复后的测试代码。把上面那个报告喂给AI，再加上原始的测试代码。AI会分析每个失败用例的原因，然后修改对应的测试方法，最后输出一份新的完整代码。为什么需要这个模块自己改也就几分钟的事，何必再调一次AI，但你总会遇到这几种场景吧？测试用例量大。你一个个改，很费时间。AI不一样，它一次全部看完，一次全部改完。频繁回归。改一次代码，跑一遍测试，挂一批，修一批，重复劳动占比太高。让AI来做这个重复的事，你只审最终结果。夜间执行。AI可以在你下班之后跑用例、修复再跑，第二天早上你看到的是全绿的报告。这个区别很大。这个模块不是为了取代你的判断，是为了把重复劳动干掉。具体怎么做先看一个简化的设计。 RELATED READING
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