AI重塑测试开发系统实践--极客时间课程推荐/优惠
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课程详情
你将获得：
- 打破“黑箱”，学会评估和测试大模型能力；
- 大模型赋能需求分析、用例设计等核心环节；
- 定制化、深层次的 AI 测试解决方案开发能力；
- AI 工具在测试团队落地推广的实战心法。
课程介绍
我们正身处大模型的技术洪流之中。作为测试工程师，你是否曾感到焦虑：
- 手工测试如山，自动化脚本编写耗时耗力？
- 面对嵌入AI的复杂系统，不知从何测起？
- 听闻大模型能提效，却不知如何将它应用于日常测试，生怕被时代抛弃？
- ……
焦虑是成长的开始，行动是突围的唯一路径。前京东中台测试架构师陈磊将以测试开发工程师视角，层层递进，从基础理论到进阶实践，再到实战落地，带你系统掌握大模型的核心知识与应用技巧，构建智能化测试体系，拥抱 AI 驱动的未来测试时代。
课程设计
课程分为基础篇（打牢理论根基）、进阶篇（桥接理论与实践）和实战篇（手把手落地），每节结合代码示例、工具 Demo 和场景验证，助你快速上手。
基础篇：筑基大模型，解锁测试潜力
基础知识是我们利用大模型赋能好测试的关键。这部分我们将从 Transformer 架构入手，一起聊聊 Transformer 的基础原理、Tokens 的计算方法以及关键超参数，同时深入当前火热的大模型应用技术：提示词工程、RAG 和 MCP 协议。通过这些内容，为后续使用大模型铺平道路，让你从测试开发工程师的角度了解如何将AI融入需求分析、用例设计和缺陷预测中。
进阶篇：理论落地，实践初探
进阶篇聚焦简单易行的实践思路，将知识转化为可操作的测试技能，讲解手工测试用例生成、接口测试生成以及 MCP 协议实战，剖析基础篇中的超参数、提示词工程、RAG、MCP 等如何在真实场景中发挥作用。从根本上理解 AI 如何实现“少写多测”的高效转变，为实战篇的深度应用蓄力。
实战篇：手把手落地，智能化测试
实战篇直击痛点，从工具使用到自定义开发，再到团队推广，走进AI重塑测试的过程。从微软开源的 MCP Playwright Server 入手，理清 MCP Server 的核心作用，然后探讨从哪个角度切入开发自己的 MCP Server。
我们还会算清 Agent workflow 的这笔账，感受不同 Agentic 设计模式的处理差异。这部分你会从零构建两个测试大模型的工具，最后专栏会分享如何让团队从“愚昧之巅”，跨越“绝望之谷”，登上“开悟之坡”，实现可持续的智能化工具的赋能。
课程目录
开篇词
- 开篇词｜大模型时代，测试工程师如何突围？
基础篇：筑基大模型，解锁测试潜力
- 01｜读懂Attention：测试工程师驾驭LLM的第一步
- 02｜写好提示词：精准唤醒大模型测试能力
- 03｜精准评估大模型：量化表现的关键指标
进阶篇：理论落地，实践初探
- 04｜让RAG更聪明：掌握分块的“核心刀法”
- 05｜超越Function Call：MCP为何更胜一筹？
- 06｜测试提效20%：需求条目化与RAG实践
- 07｜告别手写接口测试：RAG+Text2SQL自动生成
- 08｜MCP赋能测试：打造大模型的“智能手脚”
实战篇：手把手落地，智能化测试
- 09｜开源的Playwright MCP Server：意图驱动测试自动化革命
- 10｜解锁测试新姿势：打造你的MCP Server
- 11｜5种Agentic模式赋能自动化测试
- 12｜借力打力：大模型生成QA Pairs提升RAG应用测试效率
- 13｜Query改写：大模型测试的数据倍增器
- 14｜AI赋能测试左移：用大模型下好需求“先手棋”
- 15｜从狂热到理性：大模型在测试内部落地的实战复盘
结束语&测试题
- 结课测试｜来赴一场满分之约！
- 结束语｜拉开大模型和软件测试这场秀的幕
作者介绍
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