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内容提要
戈尔巴乔夫在演讲中讲述了从Enzyme迁移到React Testing Library的复杂过程，强调了自动化和人工智能在提升开发效率中的重要性。他介绍了团队如何结合AST和LLM的方法成功转换测试用例，最终实现了80%的代码转换成功率。
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关键要点
- 戈尔巴乔夫在演讲中强调了自动化和人工智能在提升开发效率中的重要性。
- 团队成功将测试用例从Enzyme迁移到React Testing Library，达到了80%的代码转换成功率。
- Enzyme支持的React版本较低，迁移到RTL是为了保持测试覆盖率和代码基础的信心。
- Slack面临着转换15,500个测试用例的挑战，预计需要超过10,000个工程小时。
- 在没有现成的自动化工具和适配器的情况下，Slack团队开始探索解决方案。
- 团队采用了AST和LLM的混合方法来优化测试用例的转换过程。
- 通过合理分配工作负载，确保每个开发者都能参与到迁移任务中。
- 在初期，手动转换和AST工具的使用效果不佳，成功率仅为45%。
- 引入AI模型Claude 2.1后，转换成功率提高到40%-60%。
- 最终，结合AST和LLM的创新方法使得80%的代码成功转换。
- 评估结果显示，转换后的代码质量良好，节省了开发者22%的时间。
- 团队发现AI在复杂转换中的局限性，强调了集成AI工具的重要性。
- 总结认为，AI作为独立工具的效果有限，但在合适的流程中能显著提升效率。
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