是AI不行，还是你根本不会用？测试自动化的真相

我最近看到一篇文章，把AI测试自动化里最常见的失败归因拆成了两半：一半是AI真正的能力边界，另一半是用户自己踩的坑。说实话，后者可能远多于前者。测试框架跑不通、脚本维护成本飙升、覆盖率数字好看但bug照飞——大多数人第一时间怪AI"不聪明"，却没回头看看自己的用例设计有多粗糙、测试环境有多混乱。AI确实搞不定模糊的验收标准和不稳定的依赖链，这没什么可争的。但在"AI做不到"和"你没给到能做到的条件"之间划一条线，没那么难。如果你发现自己一直在修AI生成的测试脚本而不是重写测试策略，该停下来了。

原文：AI in Test Automation: Real Limitations vs. User Error · 来源：Hacker News