原文：Daniel Knott
翻译：领测老贺
随着人工智能系统愈发先进并融入到了实际应用中，为确保其质量、可靠性与性能，将变得前所未有的重要。在本文中，我想分享关于 “测试左移” 如何改进通过人工智能进行开发的思考 —— 特别是通过对人工智能的提示词进行测试。
无论你是在处理大型语言模型（LLMs）、开发 AI 驱动的应用程序，还是为生成式工具设计提示词，在开发生命周期的早期阶段开展测试都是一项高效策略，并且能取得显著的收益。
测试左移（Shift Left Testing）是一种软件开发实践，核心理念是强调在开发过程的早期阶段同时开展测试工作 —— 即在项目时间轴上把测试环节 “向左移动”。其目标是更早发现并修复问题、降低成本，同时提升软件整体质量。
传统模式下，测试通常在开发结束后才进行。但在人工智能开发领域，尤其是在处理大型语言模型（LLMs）或生成式 AI 的提示词时，过晚开展测试可能导致应用输出的结果不可靠、出现 “幻觉输出”（指 AI 生成与事实不符的内容），并最终影响用户体验。
提示词测试指的是对用于与 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 模型进行交互的提示词，进行的有效性、安全性与可靠性的评估和验证。测试内容主要包括以下几个维度：
- 准确性（Accuracy）：AI 的响应是否正确且一贯？
- 安全性（Safety）：提示词是否会触发有害或带有偏见的响应？
- 健壮性（Robustness）：提示词在边缘场景下是否依然有效？
- 性能（Performance）：AI 的响应是否满足速度与复杂度的要求？
根据我的经验，将提示词视作 “代码”，并对其进行结构化的测试，将有助于在问题演变为影响用户的重大故障前，提前发现并解决它们。
在测试左移的框架下，我工作中通常采用以下简单的流程，对提示词进行测试：
- 明确提示词的意图与预期行为
- 设计测试场景（例如：常规输入、边缘场景、故障触发条件等）
- 结合自动化工具与人工审查，对 AI 输出结果进行评估
- 记录测试结果，并根据反馈对提示词进行迭代和优化
- 像管理代码一样，对提示词进行版本控制
提示词测试并非 “可有可无” 的环节 —— 若要构建负责任的、可靠的且高性能的 AI 系统，其至关重要。将左移测试的原则应用于提示词工程，我们能更早发现问题、节省时间，并打造出真正符合预期的 AI 使用体验。
如果你正在从事 AI 提示词相关工作，我建议你尽早开始测试，并保持高频测试的习惯。像对待代码一样对待你的提示词 —— 因为在很多层面上，提示词的作用与代码别无二致。
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