你自己折腾出来的马鞍，不如 codex，Claude 一根毛。除非你们下定决心要持续维护了，反正舍本逐末你们老大怎么说就怎么搞吧。听老板就行

先开通 codex ChatGPT plus 试试先

AI 目前对逻辑覆盖，场景碰撞已经有较好的探索和覆盖了。但是前段时间发现整个研发链路（产品 - 开发 - 测试）都用 AI 后最大的问题是，AI 无法判断业务的使用方式，功能好不好用。交互在人类世界是否友好，这样的功能到底有没有用。这些就算有描述去堆积，执行时的判断体感 AI 都很难做出有效结果。

后端 50%，前端 50%-80%，测试 80%-100%。对了这个是噶人的比例

为什么要用需求文档去生成，我是建议用前端代码去生成，增量部分 ai 完全都能识别出来转化率基本是 100%，不可转化的原因也能很清晰的评估出来。需求文档拿来评估实现差异，实现缺失，增量实现部分用于人审评估。

codex ChatGPT5.6 启动，帮我生成一个覆盖功能测试用例较为全面的 skills，要包含生成，审核，标记标准 sop，然后帮我优化一下这个 skills 还有没有改进空间。
xxx 为什么没有生成，帮我看一下为什么然后优化到 skills 中。
一直重复就行

测试发展要么往技术深度走要么往业务广度走，取决于你在什么行业，其实大部分人就是这样是被事推着走的。

少看广告，真要看可以去 boss 上搜一下，聊一下现在吹牛逼的太多了

这篇文章的主线是成立的，而且表达很顺：从 “review 跟不上生成速度” 推到 “审证据”，再用 BDD 把契约落地，逻辑完整。主要改进空间在于：把几个概念边界再压实，否则容易被读者质疑 “这是一个新名词包装老实践”。

建议重点改 5 处

1. 弱化 “Trust Engineering 是一个已有标准答案” 的语气

目前写法像是在说行业已经有一个明确方法论叫 Trust Engineering。公开资料里确实有很多相近讨论，比如 trustworthy AI software engineers、programming with trust、AI harness engineering、spec-driven development，但 “Trust Engineering” 还不像 DevOps、SRE、BDD 那样有统一公认定义。

可以改成：

我把这种方法称为 Trust Engineering：不是单点工具，而是一套围绕 AI 产出物建立可验证信任的工程实践。

这样更稳，也更有原创表达空间。

1. 区分 trust 和 trustworthiness

你现在讲的是 “如何信任 AI 产物”，但更准确地说，应是 “如何证明 AI 产物具备可被信任的性质”。研究里也常区分：trust 是人的依赖决策，trustworthiness 是系统可证明的属性。可以补一句：

信任不是主观感觉，而是对 trustworthiness 的判断：系统是否具备足够的可验证证据，使人愿意在特定风险边界内依赖它。

这会让文章更严谨。可参考 Trustworthy AI Software Engineers。

1. 重新处理 Harness 和 Trust Engineering 的关系

你现在写 “Harness 管 AI 能做什么，但不回答怎么知道它做对了”。这个说法有道理，但略窄。最新关于 AI Harness Engineering 的讨论里，Harness 不只包含权限和沙箱，也包括验证、失败归因、可观测性、任务状态、episode package 等能力。也就是说，Harness 不只是 “防越权”，它可以成为 Trust Engineering 的运行时底座。

建议改成：

Harness 是 Trust Engineering 的执行基础设施，负责约束、记录和反馈 Agent 行为；Trust Engineering 则进一步定义如何把这些运行轨迹、测试结果和风险判定组织成可审查的证据链。

可参考 AI Harness Engineering。

1. 补一段 “证据也会造假或自洽” 的风险

你已经提到 “自证闭环”，这是全篇最重要的点之一，可以再往前推一步：不是有测试就可信，而是证据必须满足几个条件。

建议加一个小段：

证据本身也需要质量门槛。有效证据至少要满足四点：来源尽量独立、过程可复现、结果可追溯、失败时能给出定位线索。否则 Evidence Package 只是更漂亮的自我声明。

这能把 “证据包” 从文档包装提升为工程标准。

1. 补上生产后的信任闭环

现在文章偏重 merge 前验证，但真实系统的信任还来自上线后的持续观测。建议在六层之后补一个 “运行反馈层” 或在证据层里加入：

• 灰度发布 / feature flag
• 关键指标监控
• 错误预算或报警阈值
• 回滚策略
• 线上事件回灌到回归测试

一句话可以写成：

Trust Engineering 不应止步于 CI 绿灯。真正的闭环是：线上异常、用户反馈、事故复盘都会反向进入 Change Contract 和回归测试库，让证据系统随系统演化。

可以补充的几个概念

• Traceability Matrix：把 intent、invariants、tests、mutation、风险项一一对应。证据包不是散装截图，而是映射表。
• Risk-based Gate：风险不仅按 “低中高” 分，还可以按数据敏感性、可逆性、影响半径、是否涉及权限/资金/状态流转来打分。
• BDD 的边界：BDD 适合业务行为，不适合所有单元测试。不要把 Gherkin 写成 UI 操作流水账。
• 人工审查的新职责：人不再逐行看完所有代码，而是审契约是否正确、风险是否遗漏、证据是否独立、残余风险是否可接受。
• 负例库 / 历史故障库：信任工程最值钱的资产不是测试数量，而是团队过去踩过坑沉淀下来的反例。

一句话评价

文章方向很好，最需要加强的是 “概念严谨性” 和 “证据质量标准”。把 Trust Engineering 定义成你提出的一套实践框架，而不是已成型的行业标准；再把 Harness、BDD、Evidence Package、上线观测之间的边界说清楚，文章会更有说服力，也更不容易被技术读者挑概念漏洞。

来自 ChatGPT5.5 的重新评估，我个人觉得还是有进化空间的。当下 AI 已经基本覆盖 WEB UI,APP UI,API 等常规自动化覆盖和业务覆盖了，剩下专项测试我相信在这个领域深耕的人应该也会用的不错。确实现在的重点是面对庞大的生成该如何审核评估。

很有用的干货