这两年，写代码这件事变了。 GitHub Copilot 、 Cursor 、 Devin 一路登场，工程师开始习惯 " 打一段话，几千行代码自己长出来 " 。写得出东西，变得前 所未有地容易。但很快大家发现，真正拖住上线节奏的， 不再是「能不能写出来」，而是「敢不敢放上生产环境」 —— 代码量指数级增长，验证、回归、 极端场景覆盖反而被彻底压缩，测试成了 AI 时代新的 " 硬瓶颈 " 。 TestSprite 瞄准的，就是这一条被快速放大的断层： 让 AI 不只负责写代码，还要负责 " 审代码 " 。 它把测试这一步从「工程师下班前随手点两下」升级为 「贯穿开发全链路的自动化基础设施」 —— 既可以通过一个链接，自动帮你把线上产品 " 从头到尾撸一遍 " ，也可以通过 MCP 深度嵌入 Cursor 、 Trae 等 AI IDE ，让 Testing Agent 和 Coding Agent 在幕后互相 " 过招 " ，自动生成测试计划、用例、代码、报告和自愈（ auto-healing ）修正，把验证这件事 做成一个真正可编排、可复用的底层能力。 这套产品背后，是一对典型又不那么 " 典型 " 的技术 ...