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課程介紹：
本課程聚焦大模型在測試全流程的智能化實踐，覆蓋需求分析、用例生成、測試報告及
結果分析等核心場景。結合行業案例，解析大模型如何提升測試效率，并通過工具實戰
演示智能體搭建。課程包含行業現狀分析、行業痛點分析、AI 賦能測試關鍵流程、工具
鏈選型指南及人員提升方案，助力企業快速落實現智能測試平臺的轉型。
培訓目標：
掌握全流程賦能：從需求分析到測試結果，實現測試全鏈路智能化
高度聚焦實戰：短時間內從需求到報告的端到端場景的全流程理解
解決業務痛點：結合行業案例，直擊業務痛點，形成提效思維
培訓對象：
具有軟件測試基礎和經驗的測試人員
預備知識：
1、了解 AI 的基本概念
2、思考測試可能的相關性
3、全流程測試的階段概念
培訓特色：
1、理論與實踐相結合、練習與案例實踐穿插進行
2、分析與測試的關系、與實際應用相結合
3、專業精彩內容解析、學員專題討論及指導
4、 通過全面知識理解、專題技能掌握和實踐增強的授課方式課程大綱：
第一部分 行業現狀與核心價值
1. 行業痛點與機遇
2. 傳統測試的瓶頸
3. 大模型驅動的變革
4. 典型落地場景案例介紹
第二部分 智能化測試流程講解及演示
1.測試需求智能分析
1.1 需求及任務書輸入規范
1.2 多元化需求的歸集
1.3 需求優先級及處理策略
2. 測試方案智能審核
2.1 測試方案審核規則的定義
2.2 如何復用審核規則
2.3 測試方案審核與修改
3. 測試方案與用例生成
3.1 測試用例模版定義
3.2 測試用例生成規則
3.3 測試用例自動生成及輸出
4. 測試報告與缺陷分析
4.1 測試報告模版定義
4.2 測試報告生成規則
4.3 測試報告自動生成及輸出5. 測試結果智能分析
5.1 測試根因分類規則
5.2 測試結果分析維度定義
5.3 結果分析自動生成及質量保障措施
第三部分 智能化資源能力匹配
1. 智能平臺核心能力建設
2. 測試團隊能力升級
3. Q&A
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