这个Hacker News讨论围绕着一个新工具，它利用大型语言模型（LLM）进行Python测试，特别是生成模糊测试。一位评论者质疑使用LLM创建20个模糊测试与专用模糊测试工具（如AFL）相比的效率，并提到了成本和全面性问题。 该工具的创建者MarcoDewey澄清，LLM方法并非旨在*取代*传统的模糊测试工具。相反，它的目标是*补充*它们，针对那些工具经常遗漏的bug——那些需要更广泛的代码上下文理解的bug，而LLM在这方面表现出色。 该项目有两个目标：使LLM能够与现有的测试工具交互，以及利用LLM的能力来改进传统的测试方法。本质上，它是关于策略性地将人工智能与成熟的技术结合起来，以实现更强大的软件测试。