AI 代码分析与测试：覆盖率、插桩、代码过滤
对于代码解析有没有前置分析？有效性判断怎么实现的？未来让你来优化这些指标你会怎么设计？
原题分支覆盖率是怎么统计的？原理有没有了解过？代码插桩具体是怎么实现的？
原题有没有思考过哪些代码会让模型生成的准确度和覆盖率降低？这些用 AST 和 LSP 都生成不了单测的代码如何过滤？
原题如何测试 AI 生成代码的正确性？
原题AI 生成的代码线下测试没问题，上线后出了问题怎么办？
原题如何用 Agent 自动化测试一个现有软件项目，并划分规划、执行、Oracle 与人工门禁？
原题AI 生成代码在哪些场景更具落地价值？应用边界在哪？
原题工程级 Code Agent 处理项目上下文、生成代码时有哪些核心挑战？
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原题Coding Agent 能否自举开发自身？如何避免生成器与验证器同源导致循环确认？
原题Coding Agent 如何执行人工交互测试，例如操作浏览器并验证页面行为？
原题AI 测试平台中，人和 AI 的职责边界如何划分？
原题AI Coding 如何完成多来源账单分析应用，并证明交付结果可信？
原题如何评估并保证 AI Code Reviewer 的审查正确性？
原题TDD 如何接入 Coding Agent？测试门禁应该放在生成流程的哪个阶段？
原题什么是 AST，代码测试中如何使用？
原题污点分析通常包含哪三类核心节点？
原题请举例说明业务中的污点源和污点汇。
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原题如何用工程手段治理代码规范，而不是只依赖模型提醒？
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