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内容提要

在应用开发中，AI的使用日益普遍，但使用非确定性工具如GenAI时，需遵循最佳实践以确保成功。由于模型生成结果具有随机性，简单请求可能导致意外变化。因此，建立CI/CD工作流程和测试机制至关重要，以捕捉潜在问题并维护基础设施。

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关键要点

• AI在应用开发中的使用日益普遍，尤其是在构建基础设施和新技术栈方面。

• 使用非确定性工具如GenAI时，必须遵循最佳实践以确保成功。

• 非确定性模型生成的结果具有随机性，简单请求可能导致意外变化。

• 建立CI/CD工作流程和测试机制至关重要，以捕捉潜在问题并维护基础设施。

• 在开发过程中，需要注意每次更改堆栈时的变化和潜在问题。

• 3Mór可以帮助识别和推荐最佳实践，以提高操作效率。

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延伸解读

非确定性工具的挑战

使用非确定性工具如GenAI时，开发者需意识到生成结果的随机性。这意味着即使是简单的请求也可能导致意外的变化，影响最终产品的稳定性和一致性。因此，建立有效的测试机制和CI/CD工作流程显得尤为重要，以便及时捕捉这些潜在问题。

最佳实践的重要性

在应用开发中，遵循最佳实践是确保成功的关键。特别是在使用AI工具时，开发者需要建立一套完整的维护流程，以应对模型生成的不可预测性。这不仅能提高操作效率，还能减少因变化带来的风险，确保基础设施的稳定性。

关注变化的细节

每次对技术栈进行更改时，开发者应特别关注可能出现的细微变化。这些变化可能看似微不足道，但却可能影响整体功能。因此，定期进行测试和审查是确保系统正常运行的必要步骤，尤其是在引入新技术时。

❓

延伸问答

在应用开发中，使用AI的最佳实践是什么？

在应用开发中，使用AI时必须遵循最佳实践，以确保成功并维护基础设施。

为什么非确定性工具如GenAI会导致意外变化？

非确定性工具如GenAI生成的结果具有随机性，简单请求可能导致意外变化，因为模型会从头开始重建请求。

如何建立有效的CI/CD工作流程？

建立有效的CI/CD工作流程需要测试和添加更多测试，以捕捉由非确定性系统引起的变化。

在开发过程中，如何识别潜在问题？

在开发过程中，需要注意每次更改堆栈时的变化，以识别潜在问题。

3Mór在AI开发中能提供什么帮助？

3Mór可以帮助识别和推荐最佳实践，以提高操作效率，尤其是在构建基础设施时。

使用AI构建应用时需要注意哪些变化？

使用AI构建应用时，需要注意每次更改堆栈时的变化和潜在问题，以避免意外结果。

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标签

AI CI/CD GenAI 单元测试 应用开发 测试机制