大家好，我是某司常年和Spring Boot、微服务对线的Java开发。最近半年在公司搞“AI+Java效率革命”，现在左手Ctrl/CV，右手AI工具，每天在真香和真坑之间反复横跳。
一、让AI帮我写单测，结果它比我更懂业务？背景：手头有个祖传的订单状态机，500行代码零测试，领导咆哮“覆盖率不达标别想上线！”
我的操作：用 AI测试生成工具 （比如Diffblue Cover）自动生成单元测试。跑完覆盖率直接从5%飙升到85%——但发现测试逻辑里竟然包含我们都没想清楚的边界条件！ 惊喜：AI生成的测试用例里，有个场景是“订单已退款却被重复发货”，触发了一个隐性bug。 产品经理看完惊呼：“原来业务逻辑还能这么玩？！” 二、让AI预测生产故障，结果它学会了算命 背景：在日志分析平台接入了 AI异常检测（比如Elasticsearch ML），训练模型识别Kafka堆积、DB慢查询等Pattern。
玄学事件： - 某天凌晨AI报警：“预测订单服务将在2小时后响应时间上涨200%”。
- 运维不信邪，结果当天上午真的崩了…原因是促销活动配置错误导致流量倾斜。
团队反应： - 老板：“这AI得加鸡腿！”
- 运维：“以后值班能不能让AI替我？”
技术细节： - 特征工程：采集了API响应时间、线程池队列大小、GC次数等10个指标。
- 模型调参：用Java ML库（Tribuo）做了时序预测，但初期误报率高到离谱。
- 欢迎大佬们拍砖吐槽！
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