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- 利用AI进行自动编程可以加速软件开发，但通常生成的代码在结构质量上不如最佳手写代码，不过它可以达到或超越普通人编写的代码水平。
- 质量和开发速度之间存在权衡；使用AI可以将项目时间从数月缩短到数周，但质量可能会受到影响。
- 在软件质量保证和测试中，大语言模型实现了一种新的自动化形式，这种形式不会损害质量，并且克服了传统测试的局限性，例如覆盖缺口和集成复杂性。
- 作者描述了一种方法，其中通过Markdown文件指示AI代理对新发布进行手动质量检查，包括检查提交、运行特定测试以及识别受影响的区域。
- 这种方法可以从用户角度评估软件，捕捉到令人惊讶、未记录或草率的功能，这些功能否则需要人工检查才能发现。
- 自动质量保证有潜力提高新发布的质量标准，并弥补通过自动编程高速生成的低质量代码的不足。