继Vibe Coding之后，Vibe Testing也来了

2025年对于软件行业来说Vibe Coding无疑是最火的词。而有了Vibe Coding ,vibe宇宙怎么能没有Vibe Testing呢？ 本文根据几篇描述Vibe Testing综合写成的综述（主要是国外AI+Testing的供应商的软文，丢给个提纲让豆包整理的），供读者参考。 

那么问题来了，vibe testing 应该怎么翻译呢? ”氛围式测试“还是”许愿式测试“ 又或者是其它？ 欢迎留言。      

 在 AI 技术飞速发展的当下，LLM 生成代码已逐渐普及，但软件质量保障仍离不开测试。Vibe testing 作为新兴测试模式，其定义、流程、特点及相关模型，都对理解新测试范式意义重大。

当 LLM 主宰代码生成，Vibe Testing 如何重塑软件测试格局

在 AI 技术浪潮的冲击下，大语言模型（LLM）正以前所未有的速度改变软件开发的方式。Andrej Karpathy 提出的 Vibe Coding 概念，让开发者通过自然语言描述需求，由 LLM 快速生成代码，实现 “无键盘编程” 。

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然而，当代码都由 LLM 生成，是否意味着测试环节可以被舍弃？答案是否定的。LLM 生成的代码虽然高效，但存在安全漏洞、逻辑缺陷等问题，《Vibe Testing: How AI is Changing the Way We Test Software - TestZeus Homepage》中提到，AI 生成的代码不代表软件可靠，仍需要专业的测试来确保其质量和可靠性，保障软件在实际应用中的稳定性和安全性 。

一、Vibe Testing 的多维定义

不同文章从各自视角对 Vibe Testing 进行了阐释。《What are Vibe Coding and Vibe Testing? - testRigor AI-Based Automated Testing Tool》中，将 Vibe Testing 定义为通过 AI 验证软件是否符合 “预期用户体验” 的测试方式，它通过定义 “测试基调(vibe)”，让 AI 自动生成测试场景、模拟用户行为，并检测与预期 “感觉” 的偏差 。而在《Vibe Testing - An Intuition-Driven Testing?》中，强调 Vibe Testing 是一种直觉驱动、探索性的测试方法，通过自然语言 prompt 让 AI 生成测试流程，聚焦验证软件 “应有的功能” 而非仅表面行为 。

综合来看，Vibe Testing 是一种融合 AI 技术与人类直觉经验，以自然语言交互为驱动，通过动态生成测试用例或模拟用户行为，对软件、模型输出等进行快速定性评估与验证的新型测试模式。它不仅关注软件的功能实现，更注重用户体验和业务意图的达成，弥补了传统测试在 AI 时代的局限性。

二、应用 Vibe Testing 后的测试流程革新

应用 Vibe Testing 后，测试流程发生了显著变化。首先是测试计划阶段，测试人员可以利用 AI 进行头脑风暴，基于用户故事、业务需求生成潜在测试场景和边缘案例，如《Vibe Coding? Nah, Vibe Testing: How AI is Reshaping QA - StaleElement》中提到，AI 能根据错误模式推测 bug 源头，辅助根因分析，甚至采用 “Council of LLMs” 策略，结合不同 LLM 优势，减少测试盲点 。 

接着进入测试用例生成环节，借助自然语言描述，AI 可快速生成测试用例。以 Appvance 的 AIQ 平台为例，在《Vibe Testing: The Future of Effortless QA Automation | Appvance》中介绍，它支持两种路径：一是自然语言脚本生成，测试人员用英语描述测试需求，如 “使用有效凭证登录；验证欢迎信息”，系统即可生成自修复的测试脚本；二是 AI 驱动的应用学习生成，AIQ 通过主动探索应用，像真实用户一样行为，自动生成包含 BDD 风格验证和预期结果断言的数百甚至数千个新的有效测试用例 。

在测试执行阶段，Vibe Testing 借助工具实现高效执行。自修复脚本工具如 Healenium，通过 LLM 实时调整失效元素定位，解决 UI 变更导致的脚本失败；无代码测试平台利用 Gen-AI 将自然语言测试用例转换为可执行脚本，智能报告分析工具则由 AI 解析日志并标记关键失败。最后，对测试结果进行分析，AI 辅助生成可视化报告，测试人员结合自身经验判断问题，确定是否需要进一步优化或重新测试。

三、Vibe Testing 的显著特点

Vibe Testing 具有快速直观性。它能够在短时间内对测试对象给出直观反馈，无需像传统测试那样经过复杂的测试用例编写、执行等流程。在软件测试中，当使用 AI 辅助生成代码后，通过 Vibe Testing 可快速判断代码整体风格、结构是否符合预期 。其直觉经验驱动的特点也十分突出，很大程度上依赖测试者的直觉与经验，有经验的测试人员可以根据自己长期积累的对代码质量、软件功能的直觉判断，快速发现 AI 生成代码中的潜在问题 。 

此外，Vibe Testing 对于新领域、新问题以及无标注样本情况具有较好的适应性，在面对全新业务领域的软件项目时，由于缺乏历史数据和成熟测试标准，传统测试方法难以快速开展，而它可以凭借测试者对新领域业务逻辑的初步理解以及自身的技术直觉进行测试 。并且，它与 AI 结合紧密，借助 AI 技术实现更高效的测试，AI 不仅可用于生成测试用例，还能辅助测试过程中的分析、优化等环节 。

 参考文章：

What are Vibe Coding and Vibe Testing? - testRigor AI-Based Automated Testing Tool 

Vibe Testing: The Future of Effortless QA Automation | Appvance

 Vibe Testing - An Intuition-Driven Testing?

 Vibe Coding? Nah, Vibe Testing: How AI is Reshaping QA - StaleElement

 Vibe Testing: How AI is Changing the Way We Test Software - TestZeus Homepage