測試即資料：讓 AI 生成的程式碼保持可驗證的方法

Martin Fowler 提出以資料而非程式碼撰寫測試，讓 AI 生成的正式程式碼在編碼代理同時重構測試時仍保持可驗證。此方法結合客戶測試、黑箱測試、表格式或 YAML 測試案例，以及 AI 生成的測試執行器，並將測試資料保存在文字檔中，以便於審閱並防止意外修改。本文取材自 2026 年初對 26 位 Thoughtworks 開發者的訪談，他們表示一旦 AI 重構測試，便不再完全信任這些測試；文中也將此方法與變異測試、基於屬性的測試及人工探索式測試搭配使用。