测试工程师，站在一次真正的职业分水岭上
过去一年，测试行业发生的变化，已经不需要再被“预测”。
- 用例开始由 AI 自动生成
- 自动化脚本可以通过自然语言驱动
- 测试工具不再只是工具，而是具备决策能力的「智能体」
- 企业开始严肃地思考：AI 系统本身，该怎么测？
于是，越来越多测试工程师开始焦虑：
我会不会被 AI 取代？ 测试未来还有没有技术壁垒？ 我到底该学 AI 的哪一部分，才有用？
霍格沃兹测试开发学社推出的**「人工智能测试开发训练营」**，正是为了解决这一整套问题而设计。
这不是“AI 入门课”
而是一条 测试工程师的 AI 能力升级路线
- 我们不教你“当算法工程师”，
- 也不把你往“科研方向”推。
这门训练营只解决一件事：
如何让测试工程师，具备设计、落地、评估 AI 测试系统的能力。
这不只是一门“教你用 AI 工具”的课程
而是一套 AI 驱动测试体系的完整训练方案
市面上大量 AI 课程，解决的只是：
- 会不会调用模型
- 会不会写提示词
- 会不会跑 Demo
但在真实企业里，测试面对的是更复杂的系统问题：
- 大模型如何私有化部署？
- 企业知识如何安全接入 AI？
- 测试用例如何“可控、可复现、可评估”？
- 自动化如何与 Agent、CI/CD、数据体系结合？
- AI 系统本身，如何被测试与评估？
这门训练营，从一开始就锚定一个目标：
让测试工程师，具备“构建 AI 测试系统”的能力，而不是只会用工具。
学完之后，你的能力会发生什么变化？
你不只是“懂 AI 概念”，而是能够：
- 独立设计 AI 测试方案与技术选型
- 构建 测试用例生成智能体 / 自动化智能体
- 理解并评估 大模型效果、稳定性与性能
- 在团队中承担 AI 测试 / 智能化测试建设角色
- 把项目、代码、架构 写进简历、讲进面试
这是一次 能力结构的升级，而不是技能叠加。
他们，已经走在你前面一步
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一条为工程师设计的学习主线
从模型 → 智能体 → 测试体系，从“能跟上”到“能主导”
第一阶段：大模型与私有化 AI 应用体系
你将系统掌握：
- ChatGPT、Qwen、DeepSeek、LLaMA、Gemma 等主流大模型体系
- Ollama 本地部署、模型量化、私有调用
- Dify / Coze / N8N 等 AI 应用与工作流平台
- 构建属于自己的 企业级 AI 应用管理平台
解决的是：AI 能不能真正进入企业测试环境？
第二阶段：提示词工程 + RAG / GraphRAG
不是“会写 Prompt”，而是理解：
- 提示词为什么失效
- 上下文如何控制
- 如何避免模型幻觉
深入掌握：
- 提示词工程方法论
- ReAct 推理模式
- RAG / GraphRAG 工程化实现
- 文档、网页、接口、代码的知识增强生成
最终完成：业务知识库助理 & 测试用例生成智能体
第三阶段：AI Agent × 自动化测试
这是训练营的核心能力区。
你将亲手构建：
- Web / App / 接口自动化智能体
- 基于 MCP 协议的工具型智能体
- Playwright MCP、Browser-Use、AppAgent 等体系
- 自定义工具 + 推理闭环
不再是“AI 帮我写脚本”，而是：
AI 理解测试目标 → 规划步骤 → 调用工具 → 执行 → 断言 → 反馈
第四阶段：智能化测试体系与知识图谱
面对复杂业务，仅靠脚本已经不够。
你将系统学习：
- 测试用例生成智能体
- 知识图谱（Neo4j / Memgraph / Cypher）
- GraphRAG 深度测试生成
- 模型驱动测试
解决的是：复杂业务如何做到“覆盖可证明”？
第五阶段：AI 系统的测试方法论
AI 不是黑盒。
你将系统掌握：
- 训练集 / 验证集 / 测试集
- 数据分布与模型性能关系
- 大模型测评指标
- 多模态系统（文本 / 图像 / 语音）的测试方法
- AI 性能与稳定性测试
这正是测试工程师在 AI 时代不可替代的价值。
不止课程，更是一整套 VIP 成长与落地体系
VIP 学员专属进阶工具与支持体系
学习提效 · 实战落地 · 求职加速
学习提效工具
- AI 答疑小助手 & 课程学习助手（24h）
- 测试容器镜像服务，一键启动环境
- 赠送 ChatGPT / DeepSeek / 千问 / Gemini 大模型 Token
专业测试工具
- 测试用例生成工具
- 测试自动化智能体工具
- 自动遍历工具 / 安全测试工具
就业与求职工具
- 简历修改与优化
- 面试题库 & 模拟面试
- 职位 / 公司 / 人脉查询支持
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