资深测试工程师必须掌握的软件架构知识；GUI自动化测试；API测试的策略设计、自动化测试、解决方案详解；微服务时代的API测试精要； 测试执行环境的设计与最佳实践；自动化测试中测试数据难题的解决思路；人工智能和大数据技术在测试领域的应用与案例解析。

基于开源离线大模型，全面讲述并带领学员搭建本地化大模型环境与智能体工作流，结合质量与研发效能各典型场景需求，通过离线开源大模型、AI智能体实现业务降本增效的需求，如代码评审、测试用例自动化生成、测试数据构造、代码质量评估等。

企业级软件研发质量&效能提升通识 软件质量保障体系建设的最佳实践 软件研发效能和质量提升的双流模型 软件项目全生命周期的质量策略 软件产品的投产风险与质量控制（行业最佳实践） 企业级质量度量的最佳实践 技术视角下的测试中台建设与顶层架构设计 研发的质量管理实践 企业级自动化测试技术精要 集成测试阶段的最佳实践 企业级测试数据准备的最佳实践

该课程适应于各个阶段的技术人员.初级工程师能够透过大师的眼睛来看待编程,了解编程的价值观和原则;具有丰富经验的设计师和架构师可以通过实现模式进行反思,探究成功实践背后的意义.把价值观,原则和开发实践结合;管理者通过学习业界著名研发中心的管理经验和失败的教训,来制定自己公司的代码管理策略.质量管理相关人员学习如何定制代码质量指标，通过哪些工具进行监控，怎样管理代码质量。

质量流程与测试基础 自动化及持续集成

LLM时代的软件研发需要先进的软件工程能力，本课程聚焦大型软件企业在软件工程领域的最佳实践与经验总结，为学员带来企业级全方位的软件工程能力提升与落地实践的经典案例解读。