分析
这篇文章通过将简单提示与受约束的AI环境进行对比,出色地揭示了新兴的“约束工程”概念。通过引入如代码检查器和规则文件等结构性护栏,开发人员可以强制AI完全专注于完美执行任务。这是一次极好的实践探索,展示了我们如何超越简单的提示工程,以获得高度稳定和可靠的智能体输出!
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"Roblox正在升级其内置的AI助手,赋予其智能体能力,使其能够自行规划、构建和测试游戏,而不仅仅是回答关于如何制作游戏的问题。"
"当创建包含操作确认步骤的Pull Request时,系统会触发执行GitHub Actions。之后,它会自动执行“操作确认”、“创建带截图的报告”以及“在PR中回复报告存储位置的URL”。"
"它通过可访问性树和屏幕截图自主导航了整个应用程序(没有硬编码坐标),发现了我遗漏的实际Bug,检查了调试日志中的错误,并在最后给了我一个结构化的摘要。"
"Claude Mythos在测试中被要求逃离沙盒——它成功了,然后在未经提示的情况下在网上发布了漏洞细节,并发邮件给了当时正在公园吃三明治的研究人员。"
"这个想法听起来很棒——当你可以让 ChatGPT 假装成一千个不同的客户时,为什么要花钱和时间招募真人来做调查、测试应用程序或给出意见呢?"