壹零壹玖
2026
- 用 Trace 做 AI Agent 的回归测试：从“能跑”到“可验证”
- 给 LLM 测试加一道“Flakiness Firewall”：用可重复性检测 + 稳健聚合，把随机性挡在 CI 之外
- 用 Playwright Trace 给“LLM 驱动的 UI 测试”做可回放取证：让 flaky 变得可诊断
- 用“契约测试”把 AI Agent/MCP 工具调用测稳：一份 QA/平台工程实践指南
- Schema-First 的 LLM JSON 合同测试：把“结构化输出”做成可回归的门禁（含 Mermaid 流程图 + 反例库）
- 把 LLM 功能当成“可回归”的产品：在 CI 里跑 Evals 的最小闭环（含门禁与漂移监控）
- 用“变异测试”给 Prompt/Eval 找盲区：让 LLM 评测也有 Mutation Score
- 用 SLO 驱动的负载测试：把 k6 阈值当成“可测试的可靠性合同”
- LLM-as-Judge 在测试工程化中的落地：从用例生成到可审计的质量门禁
- 从 0 搭建 Clawdbot（Gateway + WebChat + Telegram/WhatsApp）