📚 核心课程推荐（10门）
| 序号 | 课程名称 | 推荐理由 |
|---|---|---|
| 1 | 02 大模型基础认知及基础控制技巧 | AI测试入门必修，理解大模型工作原理 |
| 2 | 03 Coze里的知识库和工具调用及测试场景案例 | 主流AI Agent平台实战，面试加分项 |
| 3 | 05 AI系统测试基础：模型验证、数据质量与测试控制 | 核心方法论，掌握AI测试全流程 |
| 4 | 08 计算机视觉测试实战：图像识别与生成的质量保障 | CV测试专项，覆盖图像/视频场景 |
| 5 | 10 智能语音识别测试：声学模型、多语种与实时优化 | 语音AI测试，多语种与实时场景覆盖 |
| 6 | 15-16 AI驱动的APP自动化与专项测试实战 | 自动化测试+AI结合，效率提升关键 |
| 7 | 26 Playwright自动化测试与AI代码生成实战 | 现代自动化框架+AI代码生成，提效必备 |
| 8 | 30 AI赋能：接口测试核心与高效实践 | 接口测试+AI分析，主流技能 |
| 9 | 37 AI驱动的性能测试分析与策略设计 | 性能测试+AI，高阶能力 |
| 10 | 40-41 AI在测试左移/右移的场景下提升效率 | 完整测试生命周期，理论与实践结合 |
🎯 学习路线建议
入门阶段（第1-2周）：02 → 03 → 05
核心技术（第3-6周）：08 → 10 → 30 → 15/16
进阶提升（第7-10周）：26 → 37 → 40/41
⚡ 一句话总结
这是一套AI测试工程师完整培养方案，从大模型基础、多模态评测到自动化框架、性能分析全覆盖。建议：02 → 05 → 30 → 26 → 37 为核心必修路线。
