从哪里开始学
第一次来知识库,不确定从哪入手?按下面的顺序建立完整能力,之后回到工作中按需查漏补缺。
五步:认知 → 业务 → 自动化 → 数据链路 → 质量体系
Knowledge Base
五个阶段串联测试基础、业务测试、自动化、分布式与数据链路,以及测试架构与质量体系。
SDET 是 AI Quality 的工程底座。沿着编程基础、接口与服务自动化、测试基础设施、质量平台到高级质量工程,把测试能力建设成可持续运行的工程体系。
从 AI 质量基础开始,依次学习 RAG 与文档智能、Agent 与 MCP、可靠性与安全,再把测试经验封装成 Prompt、Skill 和人机协作工作流。
System Tutorials
你可以按学习顺序掌握每项能力,并通过图解原理、贯穿案例、代码演示和练习检查完成实践。
第一次来知识库,不确定从哪入手?按下面的顺序建立完整能力,之后回到工作中按需查漏补缺。
五步:认知 → 业务 → 自动化 → 数据链路 → 质量体系
建立质量风险、测试流程、测试类型和缺陷分析的基础认知。
能够独立理解需求、识别风险并完成基础测试。
把业务规则转化为覆盖完整、表达清楚且可以执行的测试用例,并验证角色、数据与访问边界。
能够设计复杂业务场景、边界、异常链路与权限矩阵。
从接口和 Web 自动化出发,建立可维护的测试代码与持续回归能力。
能够搭建自动化项目并接入持续集成。
覆盖测试数据治理、数据库、数据链路、消息队列、缓存和分布式系统质量验证。
能够准备可信测试数据,并定位跨系统数据差异和链路故障。
从单点测试走向质量度量、测试策略、资产追溯和团队质量机制。
能够设计可追溯、可校验、可复用的全流程质量保障体系。
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查看速查你可以先完成测试工程师成长主线,再根据职业目标选择测试开发工程化、数据质量或 AI 测试工程师强化支线。