华测教育-2026年AI全栈测试专家课程

AI质量工程体系全景图

课程介绍

AI全栈测试专家课程培养 AI 时代的全栈质量守护者
从AI协作、编程基础、VibeCoding、接口与UI自动化，到性能、测试平台、Agent与大模型评估。一套课搞定AI时代全链路智能测试体系。

直播+录播
课后可反复回看
文档笔记
配套讲义与模板
面试辅导
简历优化与陪跑

学完能解决什么：

用例编写效率提升75%
AI辅助生成、评审与补全测试场景
能独立交付测试平台
补齐前后端、调度、报告与质量看板能力
自动化落地周期缩短50%
从接口、Web到App建立可复用框架
掌握大模型评估方法
会测RAG、Agent与企业AI应用质量

试看链接  https://pan.baidu.com/s/1faKGySSR3uWkYnAT4gnABg?pwd=f37h

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课程目录

AI协作模式与质量工程方法论

第一章导学:从“手工作坊”到“AI工厂”
第二章 AI工具全景认知与实操选型
第三章 Skil能力封装原理与测试场景实操
第四章 提示词工程基础与实战优化
第五章 Task Spec 标准化任务说明书
第六章 规则文件设计与全局约束落地
第七章GRR单次产出即时质量闭环
第八章 三层审核准出质量门禁机制
第九章上下文管理与多Agent协作体系
第十章 课程总结与 AI测试脚手架落地

Python AI测试开发基础

章节定位
学习目标
教学方式·每个知识点都完成一次AI编程闭环
最终项目·Eduscore AI学生成绩管理系统
项目驱动方式·从控制台程序逐步进化为前后端系统
模块一·Python环境与AI编程入门
模块二·Python数据类型与业务数据
模块三·Python流程控制与数据处理
模块四·函数、模块与代码复用
模块五·文件、异常与调试
模块六·面向对象与数据库基础
模块七·使用 Python开发Web 后端
模块八·AI辅助完成前端与前后端联调
模块九·AI代码评审、重构与工程协作
模块十·综合项目验收
与pytest 及后续自动化课程的边界

AI接口自动化测试

第一章·AI时代接口测试
第二章·接口测试用例编写与AI自动生成
第三章·Requests库+AI接口请求实战
第四章·Al+Requests封装优化
第五章·AI辅助框架用例实战
第六章·conftest与前后置清理
第七章·接口失败重跑+报告+多模块生成
第八章·接口测试参数化机制
第九章·Pytest多层确定性断言设计
第十章·文件上传下载与批量导入导出场景
第十一章·接口鉴权、签名与数据加解密
第十二章·Mock服务、外部依赖隔离与异常场景
第十三章·接口失败报错分类与AI智能诊断
第十四章·Agent+Skill封装+持续回归
第十五章·Jenkins CI/CD流水线+AI全套实战

AI Web自动化测试

章节定位
本章的”Playwright基础+AI协作编程”学习方式
典型应用场景
四层Web自动化能力模型
模块一·Web自动化策略与页面认知
模块二·Playwright核心编程与AI 协作实现
模块三·AI 辅助把单用例进化为测试框架
模块四·元素定位与视觉模型混合框架
模块五·复杂Web场景
模块六·Playwright CLI/Skill 的 DOM Agent 方案
模块七·Midscene.js Skill 的纯视觉 Agent 方案
模块八·失败诊断与AI辅助修复
模块九·三类路径的转化与协作
模块十·综合项目验收

AIApp终端 UI 自动化

章节定位
本章的”Appiumm基础+AI协作编程”学习方式
典型应用场景
模块一·场景评估
模块二·环境与设备
模块三·Appium 核心编程与AI协作实现
模块四·元素定位
模块五·特殊交互
模块六·AI辅助把单用例进化为pytest项目
模块七·断言与诊断
模块八·Agent+SkillCLI双路径

性能测试专家·AI 增强版

章节定位
学完交付物
典型应用场景
模块一·性能测试核心定义与边界
模块二·从0开展性能测试流程
模块三·负载性能测试实操场景
模块四·脚本开发与AI审核
模块五·服务器与代码级瓶颈定位
模块六·中间件与数据库瓶颈定位
模块七·分布式与微服务性能测试
模块八·Agent与 Skill 驱动性能测试
模块九·综合实战:读书屋全链路性能测试项目

AI测试平台与工具开发

课程定位
项目能力范围
课程要解决的核心问题:
AIQE功能与技术全景
Vibe Coding在本课程中的使用方式
模块一·测试工具开发:先构建可复用CLI与采集器
模块二·接管AIQE:从运行平台到理解源码
模块三·登录、项目与工作区:搭建平台业务底座
模块四·环境、变量与测试数据:让同一流程可跨环境执行
模块五·模型、知识库、Skill与MCP:构建Agent的能力底座
模块六·Agent中心与AI会话:实现平台最核心的运行链路
模块七·接口与多端测试资产:把 AI分析结果变成可管理用例
模块八·自动化流程编排:将测试资产组合成可执行流程
模块九·测试计划与Agent执行:让平台真正跑起来
模块十·自动化报告:用证据证明执行结果
模块十一·平台自身质量:验证AI开发出来的平台
综合实战·完成一个AIQE真实版本迭代

Agent专项测试与大模型评估

章节定位
典型应用场景
学完交付物
模块一·AI系统测试概述
模块二·合规性与安全风险测试
模块三·大模型评估与模型选择
模块四·AI测试工程体系建设
模块五·AI应用功能测试
模块六·AI应用性能、成本与回归测试
模块七·RAG专项测试
模块八·Agent与 MCP 工具专项测试
模块九·综合实战:Al课程顾问Agent评估