2. 【华测】v9.0全栈
  3. ├── 1、AI 协作模式与质量工程方法论
  4. │   ├── 资料
  5. │   │   └── AI 协作模式与质量工程方法论
  6. │   │       ├── 第八节 三层审核准出质量门禁机制 1个活动
  7. │   │       │   └── 第八节三层审核准出质量门禁机制.pdf
  8. │   │       ├── 第六节：规则文件设计与全局约束落地 1个活动
  9. │   │       │   └── 第六节：规则文件设计与全局约束落地.pdf
  10. │   │       ├── 第二节 - AI工具全景认知与实操选型 3个活动
  11. │   │       │   ├── 第二节AI工具全景认知与实操选型.pdf
  12. │   │       │   ├── 资料地址 (2).txt
  13. │   │       │   └── skills(1).zip
  14. │   │       ├── 第九节：上下文管理与多 Agent 协作体系 1个活动
  15. │   │       │   └── 第九节：上下文管理与多Agent协作体系.pdf
  16. │   │       ├── 第七节 - GRR 单次产出即时质量闭环 1个活动
  17. │   │       │   └── 第七节GRR单次产出即时质量闭环.pdf
  18. │   │       ├── 第三节 - Skill 能力封装原理与测试场景实操 2个活动
  19. │   │       │   ├── 笔记资料地址.txt
  20. │   │       │   └── 第三节Skill能力封装原理与测试场景实操.pdf
  21. │   │       ├── 第十节 - 课程总结与 AI 测试脚手架落地 1个活动
  22. │   │       │   └── 第十节课程总结与AI测试脚手架落地.pdf
  23. │   │       ├── 第四节 - 提示词工程基础与实战优化 1个活动
  24. │   │       │   └── 第四节提示词工程基础与实战优化.pdf
  25. │   │       ├── 第五节 - Task Spec 标准化任务说明书 1个活动
  26. │   │       │   └── 第五节TaskSpec标准化任务说明书.pdf
  27. │   │       └── 第一节 - 导学：从'手工作坊'到'AI工厂 2个活动
  28. │   │           ├── 第一节导学：从'手工作坊'到'AI工厂'.pdf
  29. │   │           └── 资料地址.txt
  30. │   ├── 1.1.1-从手工作坊到AI工厂.mp4
  31. │   ├── 1.1.2-传统测试五大痛点.mp4
  32. │   ├── 1.1.3-AI技术对测试工作的核心提效价值.mp4
  33. │   ├── 1.1.4-AI 赋能实际测试场景-新功能需求测试.mp4
  34. │   ├── 1.1.5-AI 赋能实际测试场景-复杂业务流程回归测试.mp4
  35. │   ├── 1.1.6-AI 赋能实际测试场景-接口测试用例生成.mp4
  36. │   ├── 1.1.7-AI 赋能实际测试场景-UI视觉回归测试.mp4
  37. │   ├── 1.2.1-测试场景的 AI 协作工程化实战课.mp4
  38. │   ├── 1.2.2-目标人群及针对性价值和三层阶梯式学习能力目标.mp4
  39. │   ├── 1.3.1-AI测试一层能力全景图.mp4
  40. │   ├── 1.4.1-课程核心交付物及总结.mp4
  41. │   ├── 2.1.1-第二模块-IDE工具介绍.mp4
  42. │   ├── 2.1.2-第二模块-trae-下载及指定大模型.mp4
  43. │   ├── 2.1.3-第二模块-trae-基本使用.mp4
  44. │   ├── 2.1.4-第二模块-trae-solo模式.mp4
  45. │   ├── 2.1.5-第二模块-cue智能预测.mp4
  46. │   ├── 2.1.6-第二模块-trae-skill管理一.mp4
  47. │   ├── 2.1.7-第二模块-trae-skill管理二.mp4
  48. │   ├── 2.1.8-第二模块-trae-skill创建.mp4
  49. │   ├── 2.1.9-第二模块-trae-常用skill示例.mp4
  50. │   ├── 2.1.10-第二模块-trae-skill常用示例二.mp4
  51. │   ├── 2.1.11-第二模块-trae-mcp管理一.mp4
  52. │   ├── 2.1.12-第二模块-trae-mcp管理二.mp4
  53. │   ├── 2.1.13-第二模块-trae-mcp管理三.mp4
  54. │   ├── 2.1.14-第二模块-trae-自定义智能体.mp4
  55. │   ├── 2.2.1-第三模块-终端命令行基础.mp4
  56. │   ├── 2.2.2-第三模块-claude code-介绍.mp4
  57. │   ├── 2.2.3-第三模块-windows上nvm安装与配置~1.mp4
  58. │   ├── 2.2.4-第三模块-claude code-卸载与安装.mp4
  59. │   ├── 2.2.5-第三模块-claude code-启动方式.mp4
  60. │   ├── 2.2.6-第三模块-claude code-大模型配置.mp4
  61. │   ├── 2.2.7-第三模块-claude code-项目实战.mp4
  62. │   ├── 2.2.8-第三模块-claude code-常用命令-入门与诊断.mp4
  63. │   ├── 2.2.9-第三模块-claude code-常用命令-模型与推理.mp4
  64. │   ├── 2.2.10-第三模块-claude code-常用命令-会议管理.mp4
  65. │   ├── 2.2.11-第三模块-claude code-常用命令-开发与审查.mp4
  66. │   ├── 2.2.13-第三模块-claude code-微信关联CC二.mp4
  67. │   ├── 2.2.14-第三模块-claude code-项目记忆Claude.md.mp4
  68. │   ├── 2.2.15-第三模块-claude code-skill管理.mp4
  69. │   ├── 2.2.16-第三模块-claude code-mcp管理.mp4
  70. │   ├── 2.2.17-第三模块-claude code-代码审查补充.mp4
  71. │   ├── 2.3.1-理解AI Agent的三大核心组件.mp4
  72. │   ├── 2.3.2-AI 测试工具的四大应用场景.mp4
  73. │   ├── 2.3.3-不同工具的能力边界与适用场景分析.mp4
  74. │   ├── 2.3.4-如何为你的团队选择合适的AI工具.mp4
  75. │   ├── 2.3.5-三大类工具的协同作战.mp4
  76. │   ├── 3.1.1-Skill 能力封装原理与测试场景实操.mp4
  77. │   ├── 3.1.2-Skill 的核心原理与支行机制.mp4
  78. │   ├── 3.1.3-Skill：AI的“标准化工作手册”.mp4
  79. │   ├── 3.1.4-Skill 与 Prompt 的本质差异对比.mp4
  80. │   ├── 3.1.5-Skill内部结构：解构一个“能力包”.mp4
  81. │   ├── 3.1.6-Skill的四步执行流程.mp4
  82. │   ├── 3.2.1- 如何用AI快速辅助我们的文档工作.mp4
  83. │   ├── 3.2.2- AI辅助生成文档工作的常见问题-上.mp4
  84. │   ├── 3.2.3-AI辅助生成文档工作的常见问题-下.mp4
  85. │   ├── 3.2.4-文档生成的Skill概述.mp4
  86. │   ├── 3.2.5- Skill的设计思路与设计理念-上.mp4
  87. │   ├── 3.2.6- Skill的设计思路与设计理念-中.mp4
  88. │   ├── 3.2.7- Skill的设计思路与设计理念-下.mp4
  89. │   ├── 3.2.8- 国标文档skill.mp4
  90. │   ├── 3.2.9- .企业文档skill.mp4
  91. │   ├── 3.2.10- .审核文档skill.mp4
  92. │   ├── 3.3.1-AI生成测试用例-课程导学.mp4
  93. │   ├── 3.3.2-AI生成功能测试用例-小需求生成用例.mp4
  94. │   ├── 3.3.3-AI生成功能测试用例-大需求常见问题分析.mp4
  95. │   ├── 3.3.4-AI生成功能测试用例-大需求拆分需求思路.mp4
  96. │   ├── 3.3.5-AI生成功能测试用例-生成拆分需求Skills.mp4
  97. │   ├── 3.3.6-AI生成功能测试用例-基于doc文档拆分需求.mp4
  98. │   ├── 3.3.7-AI生成功能测试用例-基于拆分需求生成测试点.mp4
  99. │   ├── 3.3.8-AI生成功能测试用例-生成WEB测试用例.mp4
  100. │   ├── 3.3.9-AI生成功能测试用例-生成测试用例Skills利用subAgent优化.mp4
  101. │   ├── 3.3.10-AI生成功能测试用例-WEB页面录制工具安装.mp4
  102. │   ├── 3.3.11-AI生成功能测试用例-WEB页面录制生成测试用例.mp4
  103. │   ├── 3.3.12-AI生成接口测试用例-通过Swagger生成接口文档.mp4
  104. │   ├── 3.3.13-AI生成接口测试用例-生成接口用例文档.mp4
  105. │   ├── 3.3.14-AI生成接口测试用例-接口录制的工具安装.mp4
  106. │   ├── 3.3.15-AI生成接口测试用例-接口录制数据工具使用.mp4
  107. │   ├── 3.3.16-AI生成接口测试用例-接口录制数据生成Siklls规范.mp4
  108. │   ├── 3.3.17-AI生成测试用例-总结.mp4
  109. │   ├── 3.4.1-Skill设计的十二项核心原则.mp4
  110. │   ├── 4.1.1-提示词工程基础与实战优化.mp4
  111. │   ├── 4.1.2-什么是提示词.mp4
  112. │   ├── 4.1.3-大语言模型的黑箱.mp4
  113. │   ├── 4.1.4-常见误区.mp4
  114. │   ├── 4.2.1-提示词设计的核心原则.mp4
  115. │   ├── 4.3.1-提示词的通用结构与场景适配.mp4
  116. │   ├── 4.3.2-提示词设计的核心策略.mp4
  117. │   ├── 4.3.3-思维链.mp4
  118. │   ├── 4.3.4-测试常见场景的提示词模板骨架.mp4
  119. │   ├── 4.4.1-技巧一：从需求文档高效提取提示词素材.mp4
  120. │   ├── 4.4.2-技巧二：设计防幻觉与可追溯的提示词.mp4
  121. │   ├── 4.4.3-技巧三：多轮对话的上下文延续策略.mp4
  122. │   ├── 4.4.4-技巧四：提示词调试迭代与效果评估.mp4
  123. │   ├── 5.1.1-Task Spec 标准化任务说明书.mp4
  124. │   ├── 5.1.2-普通提示词的五类致命缺陷.mp4
  125. │   ├── 5.1.3-Task Spec 的工程化价值.mp4
  126. │   ├── 5.2.1-七要素之角色、输入、约束.mp4
  127. │   ├── 5.2.2-七要素之输出格式.mp4
  128. │   ├── 5.2.3-七要素之技能、上下文、元信息.mp4
  129. │   ├── 5.3.1-Task Spec 与 Skill 的协同机制.mp4
  130. │   ├── 5.3.2-完整的协同链路解析.mp4
  131. │   ├── 5.4.1-测试场景六类通用模板.mp4
  132. │   ├── 6.1.1-规则文件设计与全局稳定落地.mp4
  133. │   ├── 6.1.2-两大维度：单次指令 vs 全局规则.mp4
  134. │   ├── 6.1.3-什么是AGENTS.md.mp4
  135. │   ├── 6.1.4-规则文件内容边界.mp4
  136. │   ├── 6.1.5-规则文件八写.mp4
  137. │   ├── 6.1.6-十二项黄金原则.mp4
  138. │   ├── 6.1.7-规则变更管理.mp4
  139. │   ├── 6.1.8-保持规则文件的苗条与高效.mp4
  140. │   ├── 7.1.1-单次产出即时质量闭环.mp4
  141. │   ├── 7.1.2-解法：三种协作模式应对不同场景.mp4
  142. │   ├── 7.1.3-Plan 模式.mp4
  143. │   ├── 7.1.4-EPAV 模式.mp4
  144. │   ├── 7.1.5-GRR总览：AI时代的即时质量闭环体系.mp4
  145. │   ├── 7.1.6-GRR审核三个步骤.mp4
  146. │   ├── 7.1.7-两道质量防线.mp4
  147. │   ├── 7.1.8-何时停止？GRR 循环的终止条件.mp4
  148. │   ├── 7.1.9-模式选择：四象限决策矩阵.mp4
  149. │   ├── 7.1.10-Superpowers 安装与使用.mp4
  150. │   ├── 7.1.11-课程总结.mp4
  151. │   ├── 8.1.1-三层审核准出质量门禁机制.mp4
  152. │   ├── 8.1.2-三层审核：结构化的交付验收机制.mp4
  153. │   ├── 8.1.3-个人自检的三类盲区与补充作用.mp4
  154. │   ├── 8.1.4-三层审核的适用场景与触发时机.mp4
  155. │   ├── 8.1.5-GRR 自检与三层审核的互补协同关系.mp4
  156. │   ├── 8.2.1-第一层：业务逻辑与需求一致性审核.mp4
  157. │   ├── 8.2.2-第二层：技术规范与格式合规性审核.mp4
  158. │   ├── 8.2.3-第三层-运行验证与可执行性审核.mp4
  159. │   ├── 8.2.4-各层级的审核主体与依据文件.mp4
  160. │   ├── 8.3.1-逐层通过与不通过退回的核心流转规则.mp4
  161. │   ├── 8.3.2-审核不通过的退回修复与重入机制.mp4
  162. │   ├── 8.3.3-全流程重审的防御性设计价值.mp4
  163. │   ├── 8.3.4-团队成熟后的流程简化优化方向.mp4
  164. │   ├── 8.4.1-微观闭环与宏观门禁的双重防线体系.mp4
  165. │   ├── 8.4.2-两道质量防线的衔接流程与触发节点.mp4
  166. │   ├── 8.4.3-质量问题的分级处理与责任划分.mp4
  167. │   ├── 8.4.4-质量体系的持续迭代优化落地方法.mp4
  168. │   ├── 8.4.5-核心概念汇总.mp4
  169. │   ├── 9.1.2-什么是上下文.mp4
  170. │   ├── 9.1.3-为什么要管理上下文.mp4
  171. │   ├── 9.1.4-怎么管理上下文？.mp4
  172. │   ├── 9.1.5-上下文管理解决的5大测试场景痛点.mp4
  173. │   ├── 9.2.1-上下文管理实操策略.mp4
  174. │   ├── 9.2.2-主动管理上下文的着急触发时机.mp4
  175. │   ├── 9.3.1-多 Agent 协作分工体系.mp4
  176. │   ├── 9.4.1-多 Agent 协作安全边界管控.mp4
  177. │   ├── 10.1.1-AI测试工程化五层能力全景图.mp4
  178. │   ├── 10.2.1-串联五大核心概念页面.mp4
  179. │   ├── 10.3.1-AI 测试脚手架.mp4
  180. │   └── 10.4.1-回归测试与团队协作场景的应用方法.mp4
  181. ├── 2、Agent专项测试与大模型评估
  182. │   ├── 1
  183. │   │   ├── 资料
  184. │   │   │   └── 主流工具应用实战
  185. │   │   │       ├── 资料地址(1).txt
  186. │   │   │       └── skills(1).zip
  187. │   │   ├── 001-第一模块-认知篇-常用AI工具介绍.mp4
  188. │   │   ├── 002-第一模块-核心概念速通.mp4
  189. │   │   ├── 003-第一模块-工具如何选择.mp4
  190. │   │   ├── 004-第二模块-IDE工具介绍.mp4
  191. │   │   ├── 005-第二模块-trae-下载及指定大模型.mp4
  192. │   │   ├── 006-第二模块-trae-基本使用.mp4
  193. │   │   ├── 007-第二模块-trae-solo模式.mp4
  194. │   │   ├── 008-第二模块-cue智能预测.mp4
  195. │   │   ├── 009-第二模块-trae-skill管理一.mp4
  196. │   │   ├── 010-第二模块-trae-skill管理二.mp4
  197. │   │   ├── 011-第二模块-trae-skill创建.mp4
  198. │   │   ├── 012-第二模块-trae-常用skill示例.mp4
  199. │   │   ├── 013-第二模块-trae-skill常用示例二.mp4
  200. │   │   ├── 014-第二模块-trae-mcp管理一.mp4
  201. │   │   ├── 015-第二模块-trae-mcp管理二.mp4
  202. │   │   ├── 016-第二模块-trae-mcp管理三.mp4
  203. │   │   ├── 017-第二模块-trae-自定义智能体.mp4
  204. │   │   ├── 018-第二模块-cursor-下载安装.mp4
  205. │   │   ├── 019-第二模块-cursor-指定大模型.mp4
  206. │   │   ├── 020-第二模块-cursor-基本使用-plan模式.mp4
  207. │   │   ├── 021-第二模块-cursor-基本使用-agent模式.mp4
  208. │   │   ├── 022-第二模块-cursor-基本使用-debug模式.mp4
  209. │   │   ├── 023-第二模块-cursor-基本使用-mutiltask模式.mp4
  210. │   │   ├── 024-第二模块-cursor-智能体 Review 代码.mp4
  211. │   │   ├── 025-第二模块-cursor-Tab智能补全.mp4
  212. │   │   ├── 026-第二模块-cursor-Skill管理.mp4
  213. │   │   ├── 027-第二模块-cursor-Mcp管理.mp4
  214. │   │   ├── 028-第三模块-终端命令行基础.mp4
  215. │   │   ├── 029-第三模块-claude code-介绍.mp4
  216. │   │   ├── 030-第三模块-windows上nvm安装与配置~1.mp4
  217. │   │   ├── 031-第三模块-claude code-卸载与安装.mp4
  218. │   │   ├── 032-第三模块-claude code-启动方式.mp4
  219. │   │   ├── 033-第三模块-claude code-大模型配置.mp4
  220. │   │   ├── 034-第三模块-claude code-项目实战.mp4
  221. │   │   ├── 035-第三模块-claude code-常用命令-入门与诊断.mp4
  222. │   │   ├── 036-第三模块-claude code-常用命令-模型与推理.mp4
  223. │   │   ├── 037-第三模块-claude code-常用命令-会议管理.mp4
  224. │   │   ├── 038-第三模块-claude code-常用命令-开发与审查.mp4
  225. │   │   ├── 040-第三模块-claude code-微信关联CC二.mp4
  226. │   │   ├── 041-第三模块-claude code-项目记忆Claude.md.mp4
  227. │   │   ├── 042-第三模块-claude code-skill管理.mp4
  228. │   │   ├── 043-第三模块-claude code-mcp管理.mp4
  229. │   │   ├── 044-第三模块-claude code-代码审查补充.mp4
  230. │   │   ├── 075-第四模块-openclaw-Agent管理.mp4
  231. │   │   ├── 076-第四模块-openclaw-活动.mp4
  232. │   │   └── 077-第四模块-openclaw-梦境.mp4
  233. │   ├── 2
  234. │   │   ├── 资料
  235. │   │   │   └── AI大模型测试开发
  236. │   │   │       ├── AI大模型测试开发 基础资料
  237. │   │   │       │   ├── 4.1-4.6小节
  238. │   │   │       │   │   ├── 4.1-4小节
  239. │   │   │       │   │   │   ├── dify-1.0.0.zip
  240. │   │   │       │   │   │   ├── Dify小手册.md
  241. │   │   │       │   │   │   └── Dify小手册.pdf
  242. │   │   │       │   │   ├── 4.5小节
  243. │   │   │       │   │   │   ├── dify导入dsl文件-飞书插件测试工作流.yml
  244. │   │   │       │   │   │   ├── Dify飞书插件的使用.md
  245. │   │   │       │   │   │   └── Dify飞书插件的使用.pdf
  246. │   │   │       │   │   ├── 4.6小节
  247. │   │   │       │   │   │   ├── 示例HAR文件novel.hctestedu.com.txt
  248. │   │   │       │   │   │   └── Dify工作流示例-DSL导入-HAR文件转接口测试脚本.yml
  249. │   │   │       │   │   └── dify插件离线文件
  250. │   │   │       │   │       ├── langgenius-comfyui_0.0.4.difypkg
  251. │   │   │       │   │       ├── langgenius-dingtalk_0.0.2.difypkg
  252. │   │   │       │   │       ├── langgenius-feishu_base_0.0.1.difypkg
  253. │   │   │       │   │       ├── langgenius-feishu_document_0.0.1.difypkg
  254. │   │   │       │   │       ├── langgenius-feishu_wiki_0.0.1.difypkg
  255. │   │   │       │   │       ├── langgenius-json_process_0.0.2.difypkg
  256. │   │   │       │   │       ├── langgenius-openai_api_compatible_0.0.5.difypkg
  257. │   │   │       │   │       ├── langgenius-wecom_0.0.2.difypkg
  258. │   │   │       │   │       ├── langgenius-zhipuai_0.0.4.difypkg
  259. │   │   │       │   │       └── opsworld30-lark_notify_0.0.1.difypkg
  260. │   │   │       │   ├── 课堂笔记下载地址
  261. │   │   │       │   ├── AI大模型必读文档
  262. │   │   │       │   ├── 第1-3章大模型应用开发代码合集.zip
  263. │   │   │       │   ├── 读书屋小说APP自动化测试.yaml
  264. │   │   │       │   ├── 读书屋WEB系统测试.yaml
  265. │   │   │       │   ├── 工作流文件-测试用例生成.zip
  266. │   │   │       │   ├── 工作流文件-性能压测监控数据分析.zip
  267. │   │   │       │   └── 字节跳动AI测试框架-midscenejs.pdf
  268. │   │   │       └── nodejs
  269. │   │   ├── 1.1学习大模型应用开发的前言.mp4
  270. │   │   ├── 1.2核心概念之模型与训练与微调.mp4
  271. │   │   ├── 1.3AI大模型必知必会术语.mp4
  272. │   │   ├── 1.4大模型应用开发的概念.mp4
  273. │   │   ├── 2.1纯http请求方式调用LLM.mp4
  274. │   │   ├── 2.2厂商提供的SDK调用LLM.mp4
  275. │   │   ├── 2.3基于OpenAI框架调用LLM.mp4
  276. │   │   ├── 2.4langchain框架入门.mp4
  277. │   │   ├── 2.5LangChain框架调用大模型.mp4
  278. │   │   ├── 2.6定制化AI应用程序开发.mp4
  279. │   │   ├── 2.7RAG检索增强生成概念.mp4
  280. │   │   ├── 2.8RAG之向量数据库的应用思路.mp4
  281. │   │   ├── 2.9RAG调优之文档及文档分割.mp4
  282. │   │   ├── 2.10RAG调优之Embedding嵌入模型.mp4
  283. │   │   ├── 2.11RAG调优之向量召回检索准确性调优.mp4
  284. │   │   ├── 2.12 RAG与应用结合实战.mp4
  285. │   │   ├── 2.13大模型增强之FunctionCalling工具调用.mp4
  286. │   │   ├── 3.1AI用例生成之功能设计.mp4
  287. │   │   ├── 3.2AI用例生成之实现思路分析.mp4
  288. │   │   ├── 3.3AI用例生成之文档解析.mp4
  289. │   │   ├── 3.4 AI用例生成之LLM具体调用.mp4
  290. │   │   ├── 4.1Dify大模型应用开发平台介绍.mp4
  291. │   │   ├── 4.2Dify环境搭建.mp4
  292. │   │   ├── 4.3Dify插件及大模型供应商配置.mp4
  293. │   │   ├── 4.4Dify开发定制Al小助手.mp4
  294. │   │   ├── 4.5Dify插件之飞书文档表格操作配置.mp4
  295. │   │   ├── 4.6Dify工作流实战-接口自动化测试脚本生成.mp4
  296. │   │   ├── 5.1AI测试用例生成工作流-外部系统集成(禅道示例).mp4
  297. │   │   ├── 5.2AI测试用例生成工作流-Agent+工具调用.mp4
  298. │   │   ├── 5.3AI测试用例生成工作流-用例生成及保存.mp4
  299. │   │   ├── 5.4AI测试用例生成工作流-全流程整合效果.mp4
  300. │   │   ├── 6.1-制作AI性能压测数据分析工具.mp4
  301. │   │   ├── 7.1大模型本地部署-0llama环境.mp4
  302. │   │   ├── 7.2本地部署大模型-私有大模型与Dify集成.mp4
  303. │   │   ├── 7.3本地部署大模型-Linux生产环境Ollama高阶使用.mp4
  304. │   │   ├── 8.1大模型AI应用测试点分析.mp4
  305. │   │   ├── 8.2大模型AI应用测试-RAG专项测试点.mp4
  306. │   │   ├── 50.1midscene-AI自动化测试-大模型的分类.mp4
  307. │   │   ├── 50.2 midscene-AI测试工具环境搭建和配置.mp4
  308. │   │   ├── 50.3 midscene快速AI实现WEB自动化测试.mp4
  309. │   │   └── 50.4midscene快速AI实现APP测试及私有化部署方案.mp4
  310. │   └── 3
  311. │       ├── 资料
  312. │       ├── 1.1 AI系统测试概述.mp4
  313. │       ├── 1.2 传统软件测试的确定性前提.mp4
  314. │       ├── 1.3 AI系统的三大特征.mp4
  315. │       ├── 1.4 规则系统vs概率系统.mp4
  316. │       ├── 1.5 风险控制视角下的AI测试.mp4
  317. │       ├── 1.6 AI测试的核心关注点.mp4
  318. │       ├── 1.7 模型黑盒性与可解释性的冲突.mp4
  319. │       ├── 1.8 Human-in-the-loop.mp4
  320. │       ├── 1.9-人工评测的价值与局限.mp4
  321. │       ├── 1.10 AI测试能力成熟度.mp4
  322. │       ├── 2.1 AI应用功能测试概述.mp4
  323. │       ├── 2.2 AI应用功能测试范围定义.mp4
  324. │       ├── 2.3 Prompt=新型“接口”.mp4
  325. │       ├── 2.4 Prompt参数全景图.mp4
  326. │       ├── 2.5 上下文长度限制原理.mp4
  327. │       ├── 2.6 多轮对话状态一致性.mp4
  328. │       ├── 2.7 角色错乱典型问题.mp4
  329. │       ├── 2.8 空输入、异常输入处理.mp4
  330. │       ├── 2.9 超长文本输入风险.mp4
  331. │       ├── 2.10 Prompt注入基础场景.mp4
  332. │       ├── 2.11 功能测试Checklist.mp4
  333. │       ├── 2.12 本章总结.mp4
  334. │       ├── 3.1 AI应用性能测试概述.mp4
  335. │       ├── 3.2 为什么性能测试不等于QPS.mp4
  336. │       ├── 3.3 AI性能指标体系概览.mp4
  337. │       ├── 3.4 深入理解：Token级延迟.mp4
  338. │       ├── 3.5 TTFT：首次Token时间.mp4
  339. │       ├── 3.6 TPOT：生成一个Token的时间.mp4
  340. │       ├── 3.7 TPOT：生成一个Token的时间2.mp4
  341. │       ├── 3.8 用户感知延迟分析.mp4
  342. │       ├── 3.9 长上下文的性能挑战.mp4
  343. │       ├── 3.10 性能退化曲线示例.mp4
  344. │       ├── 3.11 并发挑战：上下文隔离.mp4
  345. │       ├── 3.12 并发压测策略.mp4
  346. │       ├── 3.13 本章总结.mp4
  347. │       ├── 4.1 AI安全测试概述.mp4
  348. │       ├── 4.2 提示词注入处理.mp4
  349. │       ├── 4.3 越权行为测试处理.mp4
  350. │       ├── 4.4 角色提权风险测试.mp4
  351. │       ├── 4.5 模型反射攻击测试.mp4
  352. │       ├── 4.6 系统提示词泄露测试.mp4
  353. │       ├── 4.7 API_KEY泄露测试.mp4
  354. │       ├── 4.8 向量库数据风险.mp4
  355. │       ├── 4.9训练数据反向泄露测试.mp4
  356. │       ├── 4.10 安全防护策略.mp4
  357. │       ├── 5.1 AI应用的回归测试概述.mp4
  358. │       ├── 5.2 提示词回归测试(上).mp4
  359. │       ├── 5.2 提示词回归测试(下).mp4
  360. │       ├── 5.3 模型升级回归风险.mp4
  361. │       ├── 5.4 回归测试触发条件.mp4
  362. │       ├── 5.5 成本测试方式.mp4
  363. │       ├── 5.6 模型成本与性价比对比.mp4
  364. │       ├── 5.7模型可观测性.mp4
  365. │       ├── 6.1prompt专项测试目标.mp4
  366. │       ├── 6.2 指令明确性问题.mp4
  367. │       ├── 6.3 模糊提示词问题.mp4
  368. │       ├── 6.4 口语化输入容错.mp4
  369. │       ├── 6.5 提示词稳定性测试.mp4
  370. │       ├── 6.6 prompt模板设计原则.mp4
  371. │       ├── 6.7提示词AB测试.mp4
  372. │       ├── 6.8提示词长度测试.mp4
  373. │       ├── 6.9 多语言提示词一致性.mp4
  374. │       ├── 6.10 版本管理.mp4
  375. │       ├── 7.1 RAG专项测试与架构.mp4
  376. │       ├── 7.2 召回率与精确率.mp4
  377. │       ├── 7.3 相似度阈值影响.mp4
  378. │       ├── 7.4 查询改写效果.mp4
  379. │       ├── 7.5 向量、关键词、混合检索.mp4
  380. │       ├── 7.6 检索效率测试.mp4
  381. │       ├── 7.7 并发检索能力.mp4
  382. │       ├── 7.8 RAG生成层测试.mp4
  383. │       ├── 8.1 MCP专项测试.mp4
  384. │       ├── 8.2 MCP架构与调用流程.mp4
  385. │       ├── 8.3 工具调用协议.mp4
  386. │       ├── 8.4 Schema校验.mp4
  387. │       ├── 8.5 参数类型安全.mp4
  388. │       ├── 8.6 工具选择错误场景.mp4
  389. │       ├── 8.7 多工具串联测试.mp4
  390. │       ├── 8.8 并行工具协调处理.mp4
  391. │       ├── 8.9 MCP工具异常测试与审计.mp4
  392. │       ├── 9.1 Agent工具介绍.mp4
  393. │       ├── 9.2 规划能力测试.mp4
  394. │       ├── 9.3.任务拆解与步骤顺序.mp4
  395. │       ├── 9.4 死循环风险与检测.mp4
  396. │       ├── 9.5 短期记忆测试.mp4
  397. │       ├── 9.6 记忆污染问题.mp4
  398. │       ├── 9.7 遗忘策略验证.mp4
  399. │       ├── 9.8自助决策风险.mp4
  400. │       ├── 9.9 不可逆操作保护.mp4
  401. │       ├── 9.10角色越权处理.mp4
  402. │       ├── 10.1 合规性测试概述.mp4
  403. │       ├── 10.2 歧视性输出测试.mp4
  404. │       ├── 10.4 未成年人保护.mp4
  405. │       ├── 10.5 可解释性要求.mp4
  406. │       ├── 10.6 RAG与数据隐私.mp4
  407. │       ├── 10.7 隐私保护测试.mp4
  408. │       ├── 10.8 测试合规性的法律条文.mp4
  409. │       ├── 11.1 大模型评估的注意事项与要点.mp4
  410. │       ├── 11.2 数据集测评.mp4
  411. │       ├── 11.3数据一致性与有效性检查.mp4
  412. │       ├── 11.4 数据偏置检测.mp4
  413. │       ├── 11.5公平性测试方式.mp4
  414. │       ├── 11.6训练数据与推理数据分布差异.mp4
  415. │       ├── 11.7 知识时效性与过期知识风险.mp4
  416. │       ├── 11.8 鲁棒性测试.mp4
  417. │       ├── 11.9 泛化能力测试.mp4
  418. │       ├── 12.1 大模型部署运维概述.mp4
  419. │       ├── 12.2 模型部署的测试.mp4
  420. │       ├── 12.3API调用成功率测试.mp4
  421. │       ├── 12.4 对抗样本测试.mp4
  422. │       ├── 12.5 异常输入场景.mp4
  423. │       ├── 12.6 极端输入场景测试.mp4
  424. │       ├── 12.7 健壮性评估指标.mp4
  425. │       ├── 12.8 版本管理和总结.mp4
  426. │       ├── 13.1为什么训练阶段要测试.mp4
  427. │       ├── 13.2 数据清洗规则验证.mp4
  428. │       ├── 13.3 数据污染来源与验证.mp4
  429. │       ├── 13.4 过拟合_偏离_收敛异常分析.mp4
  430. │       ├── 13.5模型训练与LOSS.mp4
  431. │       ├── 13.6 灾难性遗忘问题处理.mp4
  432. │       ├── 13.7 数据压缩的问题与平衡.mp4
  433. │       ├── 14.1 大模型评测榜单注意事项.mp4
  434. │       ├── 14.2 OpenComPass评测方式.mp4
  435. │       ├── 14.3 企业私有测评集构建.mp4
  436. │       ├── 14.4 自动化与人工评测体系.mp4
  437. │       ├── 14.5模型选择决策思路.mp4
  438. │       ├── 15.1 AI测试工程体系建设概述.mp4
  439. │       ├── 15.2 区间断言和评分制断言.mp4
  440. │       ├── 15.3 规则+LLM复合断言.mp4
  441. │       ├── 15.6 模型知识库更新评测流程.mp4
  442. │       ├── 15.7 人工评审方式和指标的分析.mp4
  443. │       └── 15.8 测试预警与成熟度等级.mp4
  444. ├── 3、Python AI 测试开发基础
  445. │   ├── 资料
  446. │   ├── 1、AIpython导学课.mp4
  447. │   ├── 第1课_Python入门与第一个AI生成程序.mp4
  448. │   ├── 第2课_字符串与列表_1.mp4
  449. │   ├── 第2课_字符串与列表_2.mp4
  450. │   ├── 第3课_结构化数据存储_元组字典与集合1.mp4
  451. │   ├── 第3课_结构化数据存储_元组字典与集合2.mp4
  452. │   ├── 第4课_运算符与条件分支：逻辑判断.mp4
  453. │   ├── 第5课_循环与推导式_批量数据处理_1.mp4
  454. │   ├── 第5课 循环与推导式：批量数据处理_2.mp4
  455. │   ├── 第6课 函数封装与高阶工具：代码模块化_1.mp4
  456. │   ├── 第6课 函数封装与高阶工具：代码模块化_2.mp4
  457. │   ├── 第6课 函数封装与高阶工具：代码模块化_3.mp4
  458. │   ├── 第7课 异常处理与装饰器：代码健壮性_1.mp4
  459. │   ├── 第7课 异常处理与装饰器：代码健壮性_2.mp4
  460. │   ├── 第8课 面向对象编程：类与对象封装_1.mp4
  461. │   ├── 第8课 面向对象编程：类与对象封装_2.mp4
  462. │   ├── 第8课 面向对象编程：类与对象封装_3.mp4
  463. │   ├── 第9课 数据库操作：面向对象方式实现数据持久化_1.mp4
  464. │   └── 第9课 数据库操作：面向对象方式实现数据持久化_2.mp4
  465. ├── 4、AI + 接口自动化
  466. │   ├── 资料
  467. │   ├── 7.1-AI 时代接口测试实战指南.mp4
  468. │   ├── 7.2-接口测试用例编写规范与AI实操指南.mp4
  469. │   ├── 7.3-Requests库 + AI 接口请求实战.mp4
  470. │   ├── 7.7-Requests 封装 HttpClient 与 AI 协作优化.mp4
  471. │   ├── 7.8-Pytest 基础 + AI 辅助用例实战.mp4
  472. │   ├── 7.9-接口自动化conftest+ Yield+ AI 辅助用例实战.mp4
  473. │   ├── 7.10-接口自动化实操-Allure报告.mp4
  474. │   ├── 7.13-AI+Pytest接口参数化实战.mp4
  475. │   ├── 7.14-接口自动化AI智能断言.mp4
  476. │   ├── 7.15-pytest接口自动化框架小结.mp4
  477. │   ├── 7.16-文件上传下载与批量导入导出.mp4
  478. │   ├── 7.20-接口鉴权、签名与数据加解密.mp4
  479. │   ├── 7.21-基于Flask搭建MockServer.mp4
  480. │   ├── 7.22-接口自动化进阶-日志与AI失败诊断.mp4
  481. │   ├── 7.23-接口自动化Cli-Agent让 AI 帮你做测试.mp4
  482. │   ├── 7.27-接口自动化SubAgent 多角色协作--无代码执行.mp4
  483. │   ├── 7.28-接口自动化测试框架Jenkins部署实战.mp4
  484. │   └── 7.29-AI接口自动化测试 · 课程总结与面试冲刺.mp4
  485. ├── 5、AI + Web 自动化测试
  486. │   ├── 资料
  487. │   ├── 8.3-WebUI 自动化认知与 Playwright 环境搭建.mp4
  488. │   ├── 8.4-元素定位体系与 AI 辅助定位实战.mp4
  489. │   ├── 8.5-页面交互操作与 AI 脚本生成.mp4
  490. │   ├── 8.6-等待机制与核心断言体系.mp4
  491. │   ├── 8.7-表单全场景操作与新增业务实战.mp4
  492. │   ├── 8.10-多页面与模态框联动处理.mp4
  493. │   ├── 8.11-文件操作与异常场景处理.mp4
  494. │   ├── 8.12-Pytest 基础与测试集管理.mp4
  495. │   ├── 8.17-WEB自动化Pom框架设计.mp4
  496. │   └── 8.18-数据驱动测试实战.mp4
  497. ├── 6、AI + APP终端UI自动化
  498. │   ├── 资料
  499. │   ├── 【APP自动化】4.2-App基础认知 + ADB 环境搭建.mp4
  500. │   ├── 【APP自动化】4.3-Appium自动化原理及完整环境搭建.mp4
  501. │   ├── 【APP自动化】4.7-Appium自动化原理及完整环境搭建.mp4
  502. │   ├── 【APP自动化】4.8-APPIUM自动化脚本编写及元素定位.mp4
  503. │   ├── 【APP自动化】4.9-Appium 自动化测试：等待机制.mp4
  504. │   ├── 【APP自动化】4.10-Appium 高级手势操作：TouchAction 与多点触控解析.mp4
  505. │   ├── 【APP自动化】4.13-APP 自动化测试框架设计：POM 分离思维及实现.mp4
  506. │   ├── 【APP自动化】4.14-基于 YAML 的自动化 APP 测试框架设计与实现.mp4
  507. │   ├── 【APP自动化】4.15-APP 测试框架--基于Yaml用例执行.mp4
  508. │   ├── 【APP自动化】4.16-APP自动化元素定位集中管理框架设计.mp4
  509. │   ├── 【APP自动化】4.17-App自动化测试框架实战：用例前后置条件设计.mp4
  510. │   ├── 【APP自动化】4.20-Appium自动化框架优化_设备复用机制设计与实现.mp4
  511. │   ├── 【APP自动化】4.21-App自动化测试框架实战：多用例管理机制.mp4
  512. │   ├── 【APP自动化】4.22-App自动化测试框架实战：ddt数据驱动.mp4
  513. │   ├── 【APP自动化】4.23-App自动化测试框架实战：断言机制.mp4
  514. │   ├── 【APP自动化】4.24-app自动化数据库断言.mp4
  515. │   ├── 【APP自动化】4.27-基于Allure与Loguru的自动化测试日志与报告集成.mp4
  516. │   ├── 【APP自动化】4.28-AI视觉驱动App自动化实战.mp4
  517. │   ├── 【APP自动化】4.29-AI视觉驱动App自动化实战-AI断言.mp4
  518. │   ├── 【APP自动化】5.6-基于 Excel 的App自动化框架设计与实现--excel数据处理.mp4
  519. │   ├── 【APP自动化】5.7-app自动化测试自定义插件开发与打包应用.mp4
  520. │   ├── 【APP自动化】5.8-app自动化测试框架Jenkins部署实战.mp4
  521. │   └── 【APP自动化】5.11-APP自动化面试总结.mp4
  522. ├── 7、AI测试平台及工具开发
  523. └── 8、性能测试专家-AI增强版
  524. ```