一百个智能体一起找漏洞,靠谱吗

AI大土豆 @suanwan
有个叫 Mo 的产品,自称"世界第一个 AI 测试员":把网址丢给它,100 多个 AI 同时找 bug,每个 bug 回来都带三样——复现步骤、日志、录屏。 它自己跑的对比:对着"Codex+Playwright MCP"那套,多找出 3.8 倍的 bug、每小时多 9 倍、成本砍半;转发加评论领 $250 体验金。 三层拆:一,"每个 bug 带复现步骤+日志+录屏"才是重点:AI 找 bug 不稀奇,稀奇的是交活格式像人——拿到就能验、不用猜它说的是不是同一个问题。 二,倍数带对照组(Codex+Playwright 当基线)比空话强——但那是它自家评测,跟我一样要看口径:基线怎么配、题库谁出。 三,100 个 AI 并行=把"找 bug"这件苦差事批处理了——跟"一个规划、一堆执行"的分工套路一个样。 口径:①3.8×/9×/半价=其评测——未复现、基线以它说明为准;②"100 并行"没实测;③$250 体验金=拉新活动、有时效。 要用的两条:一,先丢个小项目试水:看它报的 bug 有几个真能复现;二,看报告别只看数量:挑两个按步骤照做——出不来的就当噪声。 AI 当测试员这事儿,光说"找出多少"没用——每个都能复现,才算数。
话题来源 @wuweiweiwu 8.8K阅读 ❤️117 x.com/…↗ 已改写,非原文转载 wei-wei (@wuweiweiwu) on X Introducing Mo, the world's first AI QA engineer Point it at your app and 100+ agents bug bash it in parallel. Every bug comes back with repro steps, logs, and a video In our evals vs Codex with Pla X (formerly Twitter)
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