让AI打出丝滑连招：编码-部署-自测-改bug
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让AI像程序员一样自我迭代：测试驱动的闭环编程工作流，解决AI生成代码后的自测与修复难题。
核心内容：
1. AI编程"最后一公里"问题的现状与痛点分析
2. 测试驱动的闭环工作流设计与技术实现
3. 收藏夹功能修复案例验证与未来优化方向
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
本文提出了一种测试驱动的AI编程闭环工作流，旨在解决AI辅助编程中“最后一公里”的问题——即AI生成代码后缺乏自测与迭代能力。通过引入自动化验收和反馈机制，构建了包含编码、部署、自测、改Bug的完整闭环。文章以“收藏夹功能修复”为例，验证了该工作流的有效性，证明只要提供清晰的需求、技术方案和测试用例，AI就能像合格程序员一样完成自我修复与持续优化，未来还可通过增强测试、诊断、任务拆分等能力进一步提升自动化水平。
AI编程的"最后一公里"问题
实验设计：构建闭环验证的AI工作流
使用部署mcp工具，让AI自主完成预发项目环境的部署，再通过轮询机制感知部署状态。
实践案例：收藏夹功能自动修复
结论
团队介绍
本文作者结香，来自淘天集团-用户消息与社交团队。我们团队专注于手淘生态中用户消息与社交体验的构建，负责端外push、端内消息等消息触达体系，客服系统，淘友关系、分享等社交功能，以及我的淘宝、收藏夹、足迹、卡券包等用户服务功能的研发与优化。在AI浪潮下，我们积极探索AI技术在团队内部研发流程中的应用，通过智能化工具提升开发效率和代码质量，持续为用户提供更优质的消息和社交服务体验。
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