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GitHub: <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;fizzbee-io&#x2F;fizzbee-mbt-examples" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;fizzbee-io&#x2F;fizzbee-mbt-examples</a> 快速入门: <a href="https:&#x2F;&#x2F;fizzbee.io&#x2F;testing&#x2F;tutorials&#x2F;quick-start&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;fizzbee.io&#x2F;testing&#x2F;tutorials&#x2F;quick-start&#x2F;</a> 大多数开发人员都认为测试很重要。与此同时，大多数开发人员不喜欢编写测试。 随着人工智能生成代码的速度越来越快，测试变得更加关键。但即使是人工智能生成的测试也需要审查和维护，这使得它们成为了另一种负担。 我将介绍另一种形式的自主测试——“基于模型的测试”。 您无需编写测试用例，只需用类似 Python 的规范语言描述预期的行为。 FizzBee 模型可以： - 针对设计错误进行详尽的验证（如形式化方法）。 - 映射到您的实际系统，自动生成测试。 这为您提供了： - 无需手动编写测试用例 - 自动测试并发和顺序行为 - 行为更改时无需级联测试重写 - 不会用跟踪代码弄乱被测系统 (SUT) 使用 FizzBee，您可以同时获得设计验证（如形式化方法）和自动测试生成，从而节省时间和精力。 目前，仅支持 Go 语言。Java 和 Rust 语言将是下一个支持的语言，很想听听您希望接下来支持哪种语言。 我很乐意听取您的反馈！

• 在当前的演示中，您可以输入规格、目标、任务、部件和其他约束条件，它将根据数据表生成完整的设计——从系统到子系统和组件。当用户提交请求时，它会综合考虑物理约束和部件可用性，以建议最合适的设计方案。 • 我构建这个工具是为了减轻在项目启动时查阅无数组件数据表的负担，并使蓝图迭代更顺畅。我的目标是超越“硬件”范畴，涵盖更广泛的无操作系统机器，这些机器以系统-子系统-组件的层次结构组织，这样我们就可以在每个层面清晰地推理，并在整个设计过程中降低概念熵。 • 目前，该工具擅长对现成组件进行精确的规格比较，但在对硬件系统的完整物理行为进行建模方面仍存在盲点。我正在研究仿真来弥补这一差距。它目前还不能直接设计PCB或处理CAD建模。 • 我目前正在构建一个节点编辑功能。很快（1-2天内），您将能够编辑每个层级节点的详细信息。在接下来的一个月里，我的目标是开发一个基本的3D画布，用于创建和配置硬件的三维数据。 作为一个演示，还有很多需要改进的地方。 我希望不断学习和完善这个工具，以便它能够有效地支持硬件和机器设计。 我非常重视您的反馈！