当前 AI 领域早已进入 “百花争艳” 的白热化阶段，各大模型在技术赛道上激烈角逐，玩法与能力不断刷新边界。可如果我们游戏测试仍固守传统工作模式，迟迟不将 AI 融入日常流程，无异于 “闭门造车”—— 在效率至上的当下，这种滞后很可能让自己陷入被动，甚至被行业快速甩在身后。
事实上，AI 早已渗透到工作场景的方方面面，成为提升效率的 “强助力”：技术开发时，既能用 AI 快速生成初始代码，再借助另一款 AI 工具核查漏洞、优化逻辑，让编码流程事半功倍；开会时，更无需再手忙脚乱记纪要 ——AI 不仅能精准抓取会议核心信息，将内容整理得条理清晰，还能主动梳理议题的优劣势，为后续决策提供参考；就连对创意要求极高的美术领域，AI 的应用竞争也异常激烈，从灵感生成到细节优化，都在重塑行业工作方式。
再看我们身边的软件测试领域，从业者对 AI 的研究与应用早已 “热火朝天”；反观游戏测试圈，不少人仍保持着 “淡定” 的观望姿态。但必须清醒地认识到：未来取代你的，或许不是 AI 本身，却一定是懂得用 AI 提升效率的同行。
此前，白盒测试对许多游戏测试从业者而言，始终带着 “高大上” 的距离感，仿佛是难以触及的专业领域。而 AI 的出现，正悄然打破这种壁垒 —— 曾经复杂的技术门槛被逐步降低，让更多人有机会借助 AI 的力量，轻松迈入更专业的测试场景。今天，我们就从 “概率测试” 这个具体方向切入，聊聊 AI 在游戏测试工作中的实际运用。
这是一个概率掉落的简单代码
看不懂也没有关系，可以让AI逐条给你解析。
1、导入与类型提示
2、类和 init（构造器）成员变量初始化
3、drop_item 方法（主掉落流程）
4、_drop_from_rarity（从指定稀有度掉落具体物品）
5、 _reset_failure_state（掉落后如何重置计数）
6、_select_rarity（按权重选稀有度）
7、reset（重置系统状态）
8、行为示例（1 次调用的状态变化）
连执行的状态变化都讲清楚了，是不是觉得代码也很简单了。
代码我们分析完后，就要执行后检查结果，这时候我们只需要喊一句，小爱小爱，执行100次并统计执行结果。
执行结果：
如果预期结果和策划的需求有比较大的出入，恭喜你，又发现一个BUG。
最后还是开头那句话，取代你的不会是AI，但一定是另一个会用AI的测试。
声明：来自游戏测试学习，仅代表创作者观点。链接：https://eyangzhen.com/2762.html
