课程内容最近一次更新 – 2026年4月,主题: Claude code Skill System工作流程AI不再仅仅是软件测试中的“嗡嗡”字。
它正在成为质量保证工程师、自动化测试员和质量工程小组的一个真正的生产力乘数。
建立这个课程是为了帮助你超越理论,学习如何实际使用AI工具、AI代理器、Claude Code、GitHub Copilot、MCP服务器、N8n工作流程和低代码的AI测试平台进行实际测试
假设情况。
我们首先从基本原理入手, 包括人工智能测试术语、隐私和安全考虑、即时工程、象征性概念、上下文窗口限制以及产生更好的人工智能反应的技术。
您将学会如何有效利用 AI 来创建测试计划、测试案例、测试策略和测试来自商业要求的数据组合。 然后,课程进入实践实施阶段。
将看到GitHub Copilot如何帮助解决代码问题,
从那里,我们深入地进入示范背景协议(MCP),并展示如何建立强大的自动化代理,能够与浏览器、API、SQL数据库、当地文档、Excel shlips和Git工作流程互动。
课程中一个重要的重点就是用克洛德代码构建质量工程的代理AI。
学习如何与克洛德守则技能系统合作, 创造领域知识技能、设计代理技巧、避免带智能参考资料的背景浮肿、建立能理解项目文件的代理商,
生成测试情景、设计测试策略、写测试、运行测试,甚至帮助修复失败的检测, 并参照域文档。
还将学习如何利用分剂、多剂合作和代理性AI解决方案,将复杂的质量保证责任分成专门作用。
此外,课程还展示了如何用N8n自动化工作流程建设AI代理机构、与Jira和Google工作表等工具相结合以及创造务实的面向业务的自动化流动。
学习不只止于此。
将探索AI-动力API测试、AI-排外低码低编码测试工具、自愈合自动化概念和隐私第一离线LM设置,以安全处理项目领域知识
有利于企业的环境。
本课程是用于以下目的的理想:QA工程师自动化测试器SDETs人工测试器,进入AI驱动的 QA工程师,对克洛德代码、共同驾驶员、MCP、MPC、N8n和 Agent AI进行测试感到好奇
质量A正在引导并学习如何用实践的AI驱动工作流程提高测试生产率, 本课程为您提供完整的路线图, 包括演示、示例和现代工具,
工程学