测试驱动开发（TDD）是一种强调质量和设计的开发方法，通过先编写测试来定义期望行为，再逐步实现功能。对于刚入职的测试工程师而言，TDD 可能显得陌生，但随着与开发团队的深入合作，逐渐发现其在提升代码质量和团队协作方面的潜力。然而，实际开发环境中，需求变更、复杂依赖等因素可能限制 TDD 的应用效果。
起初，TDD 对许多开发者来说可能感觉有些反直觉——它与传统的 “先写代码后测试” 的开发方式完全不同。然而，随着对其核心理念的深入了解，能够意识到它的潜在价值。通过先定义期望行为并编写失败的测试，开发者能够更清晰地理解需求，同时减少后期返工的可能性。
在一个小而灵活的开发团队中，尝试了 TDD。团队对这种支持性的实践持开放态度，并愿意探索新的方法。实践发现，TDD 不仅帮助更好地规划功能，还促进了团队协作。通过 “红 - 绿-重构” 循环，能够快速迭代，同时确保代码质量和设计的一致性。
在发布周期早期参与测试规划和策略制定，显著提升了设计质量。详细讨论了功能可能产生的正面和负面测试用例，并明确每个测试用例的预期行为及其价值。这种规划不仅帮助测试人员推动开发设计，还让团队成员提前参与讨论，形成对目标的共识。
这种协作为 TDD 的 “红 - 绿-重构” 循环奠定了基础：首先编写失败的测试定义期望行为（红），然后编写刚好让测试通过的代码（绿），最后优化代码确保测试全部通过（重构）。通过这种方法，团队能够更高效地迭代，同时保持代码质量和设计的一致性。
通过提前编写测试，能够及早发现设计中的潜在问题，为团队讨论提供自然的间隙。这种方法帮助在代码最终确定之前达成共识，确保设计的清晰性和可测试性。
这种主动规划的方式改变了项目的氛围，使团队从被动应对临时变更转变为围绕明确目标积极塑造系统。通过专注于清晰且可测试的设计，能够更好地应对复杂需求，同时减少后期返工的可能性，提升整体开发效率。
TDD 鼓励基于预期行为对代码进行文档化。开发人员通过将代码示例与测试关联，确保功能内部文档详尽且定期更新。这种方式不仅提升了团队协作效率，还减少了后期维护成本。此外，还维护了全面的 API 规范及用户层面文档。这些文档帮助开发者和用户快速理解系统行为，形成清晰的功能预期，为高质量交付提供了坚实支持。
TDD 的成功离不开团队的良好协作。通过积极讨论关键问题，明确设计目标和质量标准，形成了统一的共识。开发人员与测试人员紧密合作，推动了技术理解的深入。团队合理分担工作，开发人员不再局限于 “编码后测试”，而是主动参与测试设计。这种协作方式不仅提升了代码质量，还促进了团队间的信任与效率，为项目的成功奠定了基础。
团队功能迭代速度极快，开发人员普遍认为 TDD 会拖慢开发节奏，因而对测试驱动设计持抵触态度。他们倾向于快速验证改动后立即合并，以保持流水线流畅。测试人员发现，开发者通常只编写少量单元测试，覆盖范围有限，难以充分验证复杂功能。尽管如此，约 80% 的功能在开发完成后测试已足够满足需求。这种方式虽然提高了短期效率，但可能导致长期质量问题，尤其在需求频繁变更或系统复杂度较高的情况下，传统测试方法仍需补充以确保整体稳定性。
TDD 遇到的一个难题是功能需求中途变化。开发初期，设计假设所有客户端使用同一机器学习模型执行环境。但中途，利益相关者要求支持新环境，同时保留旧环境。早期基于原假设写的测试大部分失效，需重写以兼顾多种情况。这说明虽然 TDD 有助于早期理清思路，但假设变更时也会带来大量测试重构工作。
此外，模型依赖于权重等外部制品，这些细节随着开发逐渐明确而频繁变化，使得更新行为测试变得困难。频繁更新的问题非 TDD 独有，但在此环境下尤为突出，要求迭代式处理。团队不愿意为了不稳定项目反复重写行为测试，因此在这种情况下，边开发边写测试的传统方式更为实际。
软件堆栈的多层依赖使得设计合理的测试变得困难，尤其是在跨团队协作中，沟通不足导致许多缺陷只能在系统测试阶段被发现。这种情况要求测试人员投入更多精力进行集成测试，以确保产品质量。然而，频繁的依赖变更进一步增加了测试设计的复杂性，迫使团队在测试策略上做出权衡。
对于机器学习功能的测试，模拟依赖（如设备、数据集、外部 API 等）是常见做法，但这些依赖的频繁变更使测试变得不稳定，且模拟代码的底层依赖容易导致测试脆弱。因此，TDD 更适合模块化、独立的代码单元，而对于复杂依赖的场景，传统测试方法可能更为实际。
TDD 主要关注单元测试，但在集成和系统级行为上可能存在覆盖盲点。这种方法容易过度依赖实现细节，忽略业务逻辑和整体行为，导致测试无法全面验证复杂系统的稳定性。尤其在跨团队协作中，单元测试难以捕捉潜在的集成问题，需补充更广泛的测试策略。
许多团队依赖测试人员评估产品整体质量，投入大量精力进行集成测试，并定期向利益相关者汇报结果。跨团队开发者也依赖集成测试发现潜在缺陷。通过系统级测试的广泛覆盖，能够识别多层次的回归问题，推动修正并确保产品的稳定性和可靠性。
尽管开发人员编写了单元测试，但仍倾向于采用先写代码的传统方式，认为学习和高效应用 TDD 是一项额外负担。许多开发者不愿意花费时间深入理解 TDD 的核心理念，导致测试质量参差不齐，难以充分发挥其优势。
此外，不熟悉 TDD 的开发者常误解 “红 - 绿-重构” 流程，跳过或错误执行任何阶段都会影响测试效果。团队在尝试编写测试时，往往只覆盖简单场景，忽略了真实数据问题和复杂边界条件。这种局限性使得测试难以全面验证系统行为，增加了后期维护和质量保障的难度。
提前规划与沟通显著提升设计质量。在功能规划初期围绕 TDD 原则展开讨论，需要开发与测试的强协作，以及探索实践的开放心态。采用混合方法能够兼顾两者优点。TDD 适合单元测试，能在开发阶段带来清晰且精准的设计，迫使开发者明确边界情况和预期结果。它更适合稳定、模块化组件，也适用于测试依赖间的交互；而传统方法则适合全系统级测试，波动大或实验性质的功能可推迟测试，待需求稳定后再完善。
临近发布时，传统测试方法尤为关键。建立夜间、周度、月度的单元、系统和集成测试流水线，形成坚实的安全网。面对频繁变更，紧密监控回归及影响，尤其代码冻结期，传统集成测试是最后防线。尽可能自动化测试也非常重要，设计并使用自动化系统测试工具能简化项目验收流程。工具甚至可利用人工智能（AI）辅助，生成式 AI 可辅助测试用例生成，但需谨慎使用。基于 AI 的 TDD 正逐步兴起，但距离可靠、广泛应用的通用人工智能（AGI）测试仍有距离。