dodoa

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@sampeng #122 其实也是无奈之举，感觉比中转和买 token 好点点吧

@Newbee24 20 刀的 codex 也不差，很好

@HFX3389 #40 开的 125 刀的 + 20 刀的 gpt

@rokcy #79 开了个 20 刀的 gpt 作为备用，这周先用完的是 gpt ，但比较良心一点的是他的 app 能用 codex api token 被限额不能用了。

@apkapb #15 https://x.com/GoogleCloudTech/status/2033953579824758855

唯有和爱的人在一起生活才能叫生活。人是一切社会关系的总和

@JYii #7 AI 能写测试代码，但不能做测试设计
人（或者 AI 帮你）定义测试场景和关键断言（哪些条件组合、预期什么行为、哪 些边界必须覆盖）
AI 负责把这些场景翻译成测试代码（ setup 、teardown 、fixture 、具体的 assert 写法）
复杂业务的条件矩阵，人来画表格，AI 来生成对应的 parameterized test

针对复杂业务如何全条件回归测试？（不是技术做不到，是需要人来设计这套东西）
假设你要测"用户注册 → 邮箱验证 → 首次登录 → 引导流程"这条链路：

```
人：定义场景
├── 正常注册 → 点验证链接 → 登录成功 → 看到引导
├── 注册后不验证 → 登录被拒 → 提示重发邮件
├── 验证链接过期 → 重新申请 → 新链接有效
└── 重复注册同一邮箱 → 报错提示

AI：执行
├── 起 postgres + redis + 邮件 stub 服务
├── 每个场景真实调 API ，真实查库
├── 邮件 stub 捕获验证链接，自动"点击"
└── 断言数据库状态 + API 返回值 + 邮件发送记录
```

@nc #4 有些时候 mcp 还是很有用的，比如让 AI 实现设计师画好的 UI 时。用 figma mcp 基本可以直接画出来。