首页 > 我的课程 > 大模型驱动智能测试实战工作坊

  • 课程目标
  • 从原理到落地，系统掌握大模型在测试设计、执行、分析三大环节的实战技能，具备在企业内从0到1构建智能测试体系的能力。
    • 课程适合人群
  • 掌握Python编程
  • 学员已经掌握了Selenium或playwright，并在上课前搭建好相关环境。
  • 学员掌握JMeter或LoadRunner，并且熟练使用。
  • 了解Markdown技术
  • 熟悉SQL语句
  • 教学环境要求
  • 投影仪
  • 白板（做好白板上带翻页大纸）
  • 干净的性能测试环境，这套系统运行在独立的网段下
  • 外网访问权限
  • 白纸，圆珠笔
  • 学员每人一台笔记本电脑
  • 课程描述
  • 本课程是一门面向测试工程师、测试架构师及质量保障团队的技术实战课程，系统讲授如何利用大语言模型（LLM）重塑软件测试全流程。
  • 课程以“理论筑基—场景驱动—工具落地—方案输出”为主线，选取某大型电子商务平台作为实战载体，覆盖测试用例自动生成、智能测试数据构造、性能测试分析与优化、缺陷智能定位等核心测试场景。学员将深度实操DeepSeek、阿里千问等主流LLM工具，体验从需求理解到测试交付的全链路智能化升级。
  • 课程采用“方法论+动手实战+方案设计工作坊”三位一体的教学模式，不仅教授提示词工程、LLM幻觉消除、智能数据构造四步法等硬核技能，更通过高并发秒杀场景的完整方案设计，帮助学员将所学融会贯通，最终具备在企业中独立设计和落地“大模型驱动测试解决方案”的综合能力。
  • 核心亮点
  • 全栈覆盖，端到端贯通：覆盖用例生成→数据构造→性能测试→缺陷分析→全链路执行优化的完整测试闭环，而非零散工具演示。
  • 真实场景，拿来即用：以电商平台六大核心模块（用户、商品、购物车、订单、支付、售后）为实战载体，所有提示词模板、脚本框架均可直接复用到学员自身业务中。
  • 双重去幻，质量兜底：独创“LLM自检+第三方交叉验证+人工终审”三重校验机制，系统性地解决LLM生成内容的安全性与准确性问题。
  • 工作坊驱动，输出成果：设置高并发秒杀场景方案设计工作坊，学员分组产出可落地的测试方案，获得讲师现场点评与优化。
  • 工具链全真实操：深度实操DeepSeek、阿里千问、阿里百炼等主流平台，涵盖知识库配置、工作流建立、Markdown需求编写、一键生成用例脚本等完整环节。
  • 方法论沉淀，举一反三：提炼智能数据构造四步法、测试策略提示词设计框架等可复制方法论，帮助学员灵活迁移到不同业务场景。
  • 课程收益
  • 知识层面
  • 系统理解LLM的核心原理（Transformer、预训练、微调）及提示工程（角色扮演、Few-shot、Chain-of-Thought）的精要技法；
  • 掌握LLM在软件需求、设计、编码、测试各阶段的提效路径与落地模式；
  • 深入理解知识库+LLM+智能体的组合框架，以及智能体为核心的全栈智能测试架构。
  • 技能层面
  • 能够熟练运用DeepSeek等LLM工具，从需求文档中自动生成覆盖单/多业务流、数据库、性能、安全等多维度的测试策略、用例及自动化脚本；
  • 掌握智能数据构造四步法，能够利用LLM自动生成符合业务逻辑的测试数据与灌库脚本；
  • 能够利用LLM对性能测试报告进行智能分析，定位瓶颈并生成全链路优化建议；
  • 掌握“自检+交叉检+人工检”三重校验方法，有效识别和消除LLM幻觉。
  • 应用层面
  • 具备在企业实际项目中独立设计和落地“大模型驱动测试解决方案”的综合能力；
  • 能够结合知识库、工作流等工具链，搭建适配自身团队的AI辅助测试流程；
  • 通过高并发秒杀场景的全流程实战演练，获得可复用的方案模板与实施经验。
  • 授课对象
  • 测试工程师/高级测试工程师：希望借助LLM提升日常测试工作效率，减少重复劳动；
  • 测试架构师/测试技术负责人：负责设计团队测试技术架构与工具选型，需要系统了解LLM测试落地的可行路径；
  • 质量保障团队负责人/质量效能组人员：推动团队测试效能提升，寻求AI驱动的质量保障体系升级方案；
  • DevOps工程师/效能平台开发工程师：关注测试环节的自动化与智能化，希望将LLM能力集成到CI/CD流水线中；
  • 对AI+测试感兴趣的技术管理者：希望了解大模型在测试领域的最新实践，为团队技术决策提供依据。
  • 服务特色
  • 企业级案例贯穿始终：以某大型电商平台为唯一实战蓝本，所有练习、演示、讨论均围绕该案例展开，确保学员始终在统一、真实的业务上下文中学习和实践，避免多案例切换带来的认知负担。
  • 讲师全程伴学辅导：不同于单纯工具演示类课程，讲师在每一次LLM生成环节后，均带领学员进行结果分析与幻觉排查，深度讲解生成逻辑背后的原理与局限，确保学员“不仅会操作，更懂为什么”。
  • 小组工作坊深度互动：第二天的方案设计工作坊采用分组对抗+路演点评模式，每组需输出一套完整的LLM驱动测试落地方案，讲师逐一点评并给出优化建议，强化知识内化与团队协作能力。
  • 专属资源大礼包：每位学员获得一份持续更新的资源清单，包含LLM测试工具链清单、高质量提示词模板库（可直接复用）、开源项目推荐、前沿论文与社区索引，助力课后持续成长。
  • 课后答疑与技术支持：课程结束后提供为期一个月的线上答疑支持，学员可将实际工作中的问题反馈给讲师，获得针对性指导，确保学习成果有效迁移到工作场景。
    • 课长
  • 2天
    • 大纲内容

    1. 智能测试新时代：大模型重塑软件测试（9:00-10:00）
        1.1 软件测试的演进与范式转移
            1.1.1从软件工程1.0到3.0：测试角色的演变
            1.1.2新时代的挑战：复杂系统、快速迭代与质量左移
        1.2 大模型（LLM）赋能测试的行业实践
            1.2.1知识库+LLM+智能体：某大型企业的AI测试组合框架解析
            1.2.2 TestPilot原理深剖：基于LLM的测试用例自动生成机制
            1.2.3全栈智能测试框架：以智能体为核心的实践案例
        1.3 LLM提效数据透视与未来趋势
            1.3.1 LLM在需求、设计、编码、测试各阶段的提效量化分析
        1.4 大模型（LLM）核心技术筑基
            1.4.1 LLM的诞生、演化与核心原理（Transformer, 预训练, 微调）
            1.4.2提示工程（Prompt Engineering）精要：角色扮演、Few-shot、Chain-of-Thought
            1.4.3 LLM在测试中的多元化角色：分析师、设计者、执行者、评审者
    2. 深度实战：大模型辅助全流程测试用例生成（10:00-14:30）
        2.1 实战场景构建：某大型电商平台需求解析
            逐一拆解用户、商品、购物车、订单、支付、售后六大核心模块需求
        2.2 智能测试策略设计：基于LLM的提示词构建
            覆盖单/多业务流、数据库、性能、安全性及非功能需求的策略生成
        2.3 用例与脚本自动生成：以用户管理模块为例
            全流程实操：针对注册、登录、密码重置/找回、信息管理、收货地址等功能，利用DeepSeek生成测试用例及自动化脚本
        2.4 质量保障：系统性消除LLM幻觉
            三重校验机制：LLM自检（DeepSeek）→ 交叉验证（如阿里千问）→ 人工终审，确保用例与脚本的准确性与可靠性
    3. 智能测试数据自动构造实战（14:30-16:30）
        3.1 智能数据构造四步法方法论
        理解：深度解析数据模型
        识别：精准定位数据约束关系（业务规则、唯一性、外键等）
        生成：自动化生成符合业务逻辑的造数脚本（SQL/API）
        构造：针对性构建边界值、异常值及极端场景数据
        3.2 基于LLM的造数实战演练
            3.2.1结合2.3生成的测试用例，利用DeepSeek生成测试数据与灌库脚本
            3.2.1执行数据校验：运用三重校验机制（自检、交叉检、人工检）确保数据合理性
    4. LLM驱动的性能测试分析与优化（09:00-10:30）
        4.1 性能测试执行与数据收集
            快速搭建性能测试环境，执行脚本并获取测试报告与原始记录
        4.2 智能化性能瓶颈分析
            利用DeepSeek深度分析性能测试报告与记录，自动生成性能分析报告，定位潜在瓶颈
        4.3 全链路测试优化建议
            设计专项提示词，引导DeepSeek基于当前脚本提出全链路测试优化方案
            实践：对LLM提出的建议进行去幻觉处理与可行性评估
    5. 主流测试工具链全流程实操（10:30-12:00）
        5.1账号注册、平台（如阿里百炼）界面导览
        5.2核心功能演练：
            工作台、应用创建、数据集管理、发布流程
        5.3端到端实战
            建立工作流 → 配置知识库 → Markdown编写需求 → 一键生成测试用例与脚本
    6. 智能缺陷分析与定位技术深度剖析（14:00-15:00）
        6.1 缺陷驱动的用例与脚本调试
            调整需求或字节修改脚本代码，争取产生的脚本全都可以Pass
        6.2 经验教训总结与最佳实践提炼
            小组讨论与复盘：分享实战中遇到的典型问题、解决方案及LLM应用心得
    7. 企业级实战：全流程综合复盘与方案设计工作坊
        7.1 实战挑战发布
            高并发秒杀系统业务场景全景解读
        7.2 分组设计与方案输出
            每组基于所学，设计一套覆盖“用例生成→数据构造→全链路执行→缺陷分析”的大模型驱动测试落地方案
        7.3 方案评审与讲师点评：
            各小组路演，讲师进行深度点评与优化建议7.3实现大模型驱动测试落地方案
    8. 资源赋能与未来展望 (14:00-16:30)
        8.1 学习与工作资源大礼包
            推荐常用LLM测试工具链、开源项目、提示词库、学习社区与前沿论文
        8.2 智能测试未来趋势展望
            探讨AI Agent、多模态模型、自修复脚本等前沿技术在测试领域的应用前景
        8.3 课程总结与开放答疑
            核心知识点回顾，针对学员实际工作场景中的问题进行针对性解答与交流
      
      

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