用于 QA 的生成式 AI 和 AI 代理：完整的 SDET 大师班

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC、44.1 KHz、2 Ch
级别：所有级别 |类型： 电子学习 |语言： 英语 |时长：56 场讲座 (7h 54m)

你将学到什么

• 深入了解生成式 AI 的实际工作原理以及它为何对软件测试如此重要。
• 学习“少镜头”和“思维链”等提示技术，以生成可靠、一致的测试数据。
• 构建可以读取需求文档并在另一端输出准备运行的测试脚本的 AI 代理。
• 亲自动手使用 GitHub Copilot 进行快速脚本编写，并使用 Claude Code 进行基于终端的代码库重构。
• 使用模型上下文协议让法学硕士能够安全、直接地访问您的代码、数据库和测试环境。
• 使用 n8n 以可视方式将 AI 驱动的管道连接在一起，将代理与 Jira 连接起来。
• 构建您自己的 Claude 工具，以便 AI 直接插入您的环境并在其中发挥作用。
• 采用可重复、可投入生产的 AI 增强 QA 方法，您可以在任何项目中进行扩展。

要求

• 无需具备学习本课程的经验，但最好对软件测试和测试自动化有基本了解。

描述

质量检查正在快速变化，如果您在该领域工作了一段时间，您可能已经感受到了这一点。曾经是你的面包和黄油的测试脚本？他们已经不够了。未来几年蓬勃发展的工程师将不仅仅是那些知道如何自动化的工程师。他们将是知道如何构建自动化系统的人。

这正是本课程的主题。

本课程不是“提示 ChatGPT 编写测试用例”教程。这是一本实用的基础指南，帮助您将生成式人工智能嵌入到您的实际工作方式中，从第一个要求到最终的错误报告。您将构建生产级测试套件并设置 AI 代理，这些代理可以读取需求、编写代码、追踪故障并提交错误，而无需您照看它们。

在此过程中，您将获得正在重塑行业的工具的真实经验：用于快速脚本编写的 GitHub Copilot、用于直接从终端重构整个代码库的 Claude Code，以及用于将人工智能驱动的测试工作流程连接在一起的 n8n，这在两年前看起来就像是科幻小说。您还将深入了解模型上下文协议 (MCP)，这是目前人工智能领域最令人兴奋的发展之一，它可以让您将大型语言模型直接连接到您的测试工具和环境。

当您完成后，您将不仅仅是使用人工智能来测试软件的人。您将成为构建进行测试的代理的人。

这是一个非常不同的职业轨迹。

本课程适合谁

• 希望快速升级并担任人工智能使他们更有价值而不是可替代的角色的手动质量检查专业人员。
• 自动化工程师和 SDET 已准备好超越脚本并开始构建自行运行的 AI 工作流程。
• 质量检查主管和经理需要为其团队制定真正、实用的 AI 策略，而不仅仅是充满流行语的幻灯片。
• 任何级别的 QA 从业者都希望编写出切实有效、一致且可预测的提示，而不仅仅是靠运气。