feat(appendix): 添加多个交互式演示组件,完善 AI/Infra 等章节内容
- 新增 Vibe Coding 全栈相关演示组件 (DeveloperSkillShift, FrontendTriad, BackendCore 等) - 新增 RAG 相关组件 (RAGPipeline, ChunkingStrategy, Retrieval 等) - 新增 Embedding & Vector 相关组件 (EmbeddingConcept, VectorSimilarity 等) - 新增 AI Native App 设计组件 (AINativeArch, PromptDesign 等) - 新增 Infrastructure as Code 组件 (IaCConcept, TerraformWorkflow 等) - 新增 DNS & HTTPS 演示组件 (DnsResolution, HttpsHandshake 等) - 新增 Model Finetuning 组件 (FinetuningPipeline 等) - 更新多个章节的 markdown 内容,集成交互式演示
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@@ -149,7 +149,53 @@ TDD 适合逻辑密集的代码(算法、业务规则、数据转换),但
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## 5. 总结
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## 5. AI 助力:用大模型提升测试效率
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大模型在测试领域的能力已经非常强大——它可以帮你生成测试用例、发现边界条件、甚至写出完整的测试代码。
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### 5.1 生成单元测试
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> **提示词**:
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> ```
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> 请为以下函数编写单元测试,使用 Vitest 框架,要求:
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> 1. 遵循 AAA 模式(Arrange-Act-Assert)
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> 2. 覆盖正常路径、边界条件和错误路径
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> 3. 每个测试用例有清晰的中文描述
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>
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> [粘贴你的函数代码]
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> ```
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### 5.2 发现边界条件
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> **提示词**:
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> ```
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> 分析以下函数,列出所有可能的边界条件和极端输入场景,
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> 包括:空值、零、负数、超大数、特殊字符、并发情况等。
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> 对每个场景说明预期行为和可能的风险。
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>
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> [粘贴你的函数代码]
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> ```
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### 5.3 从需求生成测试(TDD 辅助)
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> **提示词**:
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> ```
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> 我要实现一个购物车模块,需求如下:
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> - 添加商品、删除商品、修改数量
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> - 自动计算总价(含折扣)
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> - 库存不足时提示错误
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>
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> 请按照 TDD 思路,先写出测试用例(不写实现),
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> 使用 Vitest,覆盖所有核心场景。
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> ```
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::: tip AI 使用建议
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AI 生成的测试要检查断言是否有意义——避免 `expect(true).toBe(true)` 这种无效测试。好的测试应该在代码出错时真的能失败。
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## 6. 总结
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1. **测试金字塔**:底层多、顶层少,平衡速度与真实度
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2. **单元测试**:遵循 FIRST 原则和 AAA 模式,测试核心逻辑
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