AI 赋能软件测试与 Agent 开发

01.01大模型和agent智能体介绍及应用场景

• AI大模型定义和分类
• 主流AI大模型介绍：ChatGPT/文心一言/deepseek等
• 主流AI大模型应用实战：Prompt使用技巧
• AI智能体定义和传统AI区别
• AI智能体平台介绍：Coze/Dify/文心智能体平台等
• AI智能体应用领域：编写用例/编程助手/自动化办公/智能客服等

01.02Deepseek的本地部署和本地知识库

• Deepseek大模型的介绍
• Deepseek多个版本的对比和区别
• 什么是Deepseek本地部署？为什么要本地部署？
• Ollama本地部署Deepseek实战
• Chatbox实战部署Deepseek交互
• Page Assist插件-webUI本地化交互界面
• RAG知识库介绍：概念和应用场景
• RAG嵌入模型：类型介绍和本地安装部署
• 本地知识库和本地Deepseek的结合应用

02.01Coze平台制作智能体并结合测试场景使用

• 智能体介绍：什么是智能体？使用场景
• coze平台介绍: 核心功能插件、知识库、工作流等
• coze的工作空间、资源库、发布管理和模块管理，商店和模板
• Coze开发的智能体和AI应用的区别
• Coze开发智能体的方法：扣子助手、AI创建、手动创建
• coze的智能体工作流和对话流：工作流和对话流的使用场景
• 智能体提示词、插件、变量、代码、知识库调用
• 智能体的调试、授权和正式发布
• 智能体开发实战1：依据飞书在线需求设计和生成xmind测试用例
• 智能体开发实战2：需求问答智能体
• 智能体开发实战3：上传需求文档生成Excel测试用例
• 智能体开发实战4：项目页面截图设计并生成Excel测试用例
• 智能体开发实战5：根据接口文档调用postman执行和调试接口
• 智能体开发实战6：结合本地知识库模拟面试智能面试官
• 智能体开发实战7：性能测试结果分析和优化智能体

02.02Dify本地化部署及智能体开发实战【录播】

• Dify平台介绍、核心功能与特点
• Windows系统基于Docker DeskTop的Dify本地化部署
• Linux系统基于Docker的Dify本地化部署
• Dify接入本地Ollama、Xinference
• Dify接入公有模型API: deepseek/硅基流动/百炼大模型
• Dify应用介绍：聊天助手/文本生成应用/Agent/Chatflow/工作流
• Dify工作流编排讲解：开始/LLM/知识检索/问题分类/条件分支/代码执行/文档提取器/参数提取/变量聚合等
• Dify应用预览与调试：预览与运行/单步调试/运行历史/运行日志及追踪等
• Dify知识库讲解：RAG流程/结构化数据/创建/管理/召回测试等
• Dify发布：发布为公开web站点/嵌入网站等
• 智能体开发实战：分析本地/在线需求文档，生成测试点并输出md&excel文档
• 智能体开发实战：通过自然语言查库获取数据，输出并生成excel表格
• 智能体开发实战：基于知识库实现软件产品客服机器人

03.011、Cursor环境准备和基本使用

• AI编程简介 、Cursor介绍、Cursor的下载安装
• Cursor工作界面介绍、升级Pro版本、汉化插件、Python插件安装
• Cursor核心功能一：Tab自动补全详解
• Cursor核心功能二：Ctrl K内联对话框(提示栏)详解
• Cursor核心功能三：Chat功能详解、Chat三大模式Agent、Ask、Manul模式

03.022、Cursor的规则和上下文技巧以及代码版本管理

• Cursor上下文之Code、Files、Folders、Lint Errors、Definitions、Recent Changets、Past Chats等
• Cursor上下文之Docs、Web、Link、Rules、#、/等详解
• Cursor规则简介、全局规则和项目规则详解
• 版本控制、Git安装、Git+Cursor完成版本控制详解

03.033、MCP服务及自动化测试实战

• MCP协议简介、Nodejs环境下载安装、uvx工具安装
• MCP实战：Playwright MCP简介、配置、使用Playwright MCP+自然语言完成数据自动化处理
• MCP实战：使用Playwright MCP进行web自动化测试、Playwright MCP对比Selenium的优势

04.01LangChain框架介绍、架构组成、应用场景

04.02LangChain安装与环境配置

04.03LangChain模型IO：输入格式化Prompts

04.04LangChain模型IO：输出解析Output Parsers

04.05LangChain与在线OpenAI/DeepSeek模型集成调用

04.06LangChain调用本地Ollama部署模型

04.07LangChain中Chain与LCEL语法详解

04.08SequentialChain/RouterChain/RetrievalQAChain讲解与实战

04.09LangChain Memory上下文记忆模块

04.10LangChain Agent & Tool智能体

04.11LangChain RAG应用之文档加载和文档分割策略

04.12LangChain RAG应用之向量化Embeddings与向量数据库Vector Stores

04.13LangChain实战：智能化接口测试脚本自动化生成与集成

04.14LangChain实战：企业级智能测试知识库问答系统

05.01AI智能平台项目基础与环境搭建

• 项目全景与架构解析
• Django后端基础与项目结构
• Vue.js前端基础与项目架构

05.02AI智能平台核心功能模块深度开发

• 项目管理模块开发
• AI核心模块开发与集成

05.03AI智能平台高级功能与项目部署实战

• API测试模块开发
• WebUI测试模块开发
• 系统集成与部署实战

06.01Agent Skills概念与AI工作流设计

06.02Agent Skills标准结构与规范详解

06.03Agent Skills开发环境与运行机制

06.04Agent Skills开发实践：测试自动化技能

06.05Agent Skills开发实践：AI测试报告生成技能

06.06Agent Skills开发实践：测试知识助手技能

06.07Agent Skills与AI测试平台集成

06.08AI测试平台中的Skills应用场景

07.01Claude code环境准备

• 1 Claude code账号注册与国外手机号接码
• 2 手机验证码接收与处理指南
• 3 Claude code订阅套餐特性与性价比对比
• 4 使用手机端订阅Claude Pro操作全解
• 5 订阅续费与取消机制详解
• 6 Claude code本地安装与配置实战(Windows)
• 7 Claude code CLI 登录和授权((Windows)
• 8 Claude code无残留卸载(macOS)
• 9 Claude code本地安装与配置实战(macOS)
• 10 使用Claude code构建首个 Hello World 交互项目

07.02基础交互与会话管理

• 11 Claude code CLI命令和参数简介
• 12 Claude code CLI快捷键和交互模式简介
• 13 什么是Claude code内置命令(Slash Commands)
• 14 基于截图作为对话上下文提升编程效率
• 15 Claude code上下文恢复与断点续连机制
• 16 Claude code全局会话管理与高阶搜索策略
• 17 对会话重命名和恢复会话的两种方式
• 18 利用--fork-session(会话分叉)探索多维解法
• 19 【Slash Commands】/model 模型切换与性价比均衡策略
• 20 【Slash Commands】/status：命令进行状态监控与偏好配置
• 21 【Slash Commands】/stats：数据统计与模型调用分析
• 22 【Slash Commands】/statusline 状态栏个性化配置
• 23 ccusage安装和Claude code使用情况分析
• 24 ccusage定制claude code的statusline
• 25 【Slash Commands】/clear 命令与上下文管理和清理
• 26 【Slash Commands】/compact 对话压缩与上下文管理
• 27 【Slash Commands】/compact 手动压缩配置与技巧补充
• 28 【Slash Commands】/context 上下文窗口数据分析
• 29 Cursor中安装Claude code插件+联动开发流实战演示1
• 30 Cursor+Claude code插件联动开发流实战演示2
• 31 Mac下第三方终端Warp下载安装和使用
• 32 终端输入框的多行文本处理技巧
• 33 Mac下AI编程语音输入代替键盘输入技巧
• 34 三大编辑模式：手动批准模式(Normal)和自动批准模式(Accept edits)
• 35 三大编辑模式：规划模式(Plan mode)详解和实操
• 36 Tab 键权限确认与上下文附加指令注入

07.03工具调用与高阶权限

• 37 什么是Tools及工具调用机制深度解析
• 38 Permissions 细粒度权限管控策略 (上)
• 39 Permissions 细粒度权限管控策略 (下)
• 40 规划模式(Plan mode)Plan 计划文件持久化与目录自定义
• 41 Bash模式(bash mode)

07.04规范驱动开发与Plan执行

• 42 AI-Testcase项目环境搭建与基础框架的Plan生成
• 43 Plan 任务计划审核与修改
• 44 上下文重置及跨上下文窗口的纯净计划执行技巧
• 45 Plan实施：根据plan文件搭建AI-Testcase基础框架
• 46 项目部署：验证AI-Testcase基础框架+注册登录功能
• 47 CLAUDE.md 规范文件结构生成和剖析
• 48 AskUserQuestion——Claude code互动提问功能
• 49 CLAUDE.md进阶配置与多层级管理
• 50 CLAUDE.md 层次化配置与级联加载机制
• 51 规范驱动开发 (SDD) 现代工作流概述
• 52 构建 spec 自定义斜杠命令实现自动化需求规格定义
• 53 使用 spec 斜杠命令一键生成 PRD 规格需求说明
• 54 基于 spec 文件使用Plan mode生成 Plan文件
• 55 基于 Plan 规划文件实施 AI-Testcase 框架 UI 样式重构
• 56 CLAUDE.md 文件动态维护与上下文更新

07.05Skills

• 57 什么是skills (技能) 及 skills架构原理解析
• 58 构建 explain-code 代码级答疑skill实战
• 59 Skills 定向模型绑定实操演示与Claude模型家族概述
• 60 构建 codebase-visualizer 可视化代码库skill
• 61 下载和安装官方的skill-creator skill
• 62 使用官方skill-creator技能创建和修改自定义技能
• 63 登录后欢迎页仪表盘spec和plan文件生成
• 64 plan实施：实现登录后欢迎页仪表盘
• 65 使用官方frontend-design skill优化仪表盘页面
• 66 从官方插件市场安装frontend-design插件(skill)
• 67 添加插件市场及安装插件注意事项

07.06版本控制与GitHub 深度集成

• 68 Git 版本控制简单实操
• 69 GitHub 账户注册
• 70 GitHub Desktop 客户端下载与安装
• 71 基于 GitHub Desktop 与Cursor 的可视化Git版本控制
• 72 使用自然语言在Claude code进行自动化版本控制
• 73 GitHub CLI 命令行交互界面 (gh) 安装
• 74 使用Claude code一键生成标准 GitHub Issue 任务
• 75 使用Claude code构建高质量 Pull Request (PR)
• 76 GitHub Claude App 集成及Github Actions PR创建和Merge
• 77 基于GitHub使用Claude code自动化完成Issue处理
• 78 基于GitHub使用Claude code自动化完成PR Code Review

07.07多端协同与云端工作流

• 79 Claude code web端开发任务处理
• 80 Claude code web执行自动化开发任务原理讲解
• 81 使用Claude App 随时随地推进编码任务
• 82 Claude Code on the Web / App工作机制
• 83 Remote control远程控制实操
• 84 使用Claude Code Web进行远程控制实操
• 85 使用Claude APP进行Remote Control编码
• 86 remote-control远程控制知识点补充
• 87 Claude Desktop桌面版本安装和使用

07.08Hooks

• 88 什么是Claude code的Hooks
• 89 配置第一个Hook
• 90 配置Stop类型的Hook
• 91 配置一个调用Python脚本的Stop类型Hook

07.09MCP

• 92 什么是MCP
• 93 安装Playwright MCP
• 94 Playwright MCP应用与原理分析
• 95 通过禁用与移除MCP Servers回收上下文空间
• 96 Context7 MCP介绍与安装
• 97 Context7 MCP的应用

07.10Subagents

• 98 什么是AI Agent(AI智能体)
• 99 什么是Subagent(子代理 子智能体)
• 100 Claude code内置Subagent及工作原理概述
• 101 Subagents并行运行机制演示
• 102 手动构建DocsExplorer文档探索子代理
• 103 验证和使用DocsExplorer 及子代理知识点补充
• 104 使用Subagents的四大核心优势
• 105 配置Claude code主动唤起Subagent

08.01OpenClaw项目介绍

08.02OpenClaw设计思想与技术架构介绍

08.03安装教程

• Windows上安装
• Mac上安装

08.04OpenClaw配置

• 工作区间介绍与配置
• 核心配置文件介绍与配置
• 安全机制介绍与配置
• 大模型配置

08.05OpenClaw测试赋能实战

• 提供项目需求规格说明书，使用OpenClaw编写功能测试用例
• 提供接口文档，使用OpenClaw编写接口项目测试代码
• 提供项目bug数据，使用OpenClaw做数据分析

08.06卸载

• Windows上干净无残留卸载
• Mac上干净无残留卸载

09.01第一章 · AI 时代，测试人如何重新定位

• 1.1 AI时代，测试人为什么开始焦虑
• 1.2 AI 到底在替代什么
• 1.3 AI时代测试人的四层价值升级之路
• 1.4 1节课搞懂什么是 AI 测试工作流
• 1.5 怎么解决AI 生成的测试结果很「垃圾」——测试人进阶教程
• 1.6 测试人未来的AI核心竞争力

09.02第二章 · 测试 Prompt：让AI从聊天到测试可复用

• 2.1大多数测试 Prompt失效的6大原因
• 2.2 测试 Prompt 的八大结构要素
• 2.3 一节让 AI 学会「测试脑」
• 2.4 测试 Prompt 链路设计
• 2.5 Prompt 不等于 Skill，怎么升级Prompt到skill

09.03第三章 · 如何让你的测试经验资产化

• 3.1 测试经验为什么无法传承
• 3.2 什么是「测试资产」
• 3.3 Markdown 为什么适合做测试 Skill
• 3.4 测试知识库结构设计
• 3.5 如何拆解测试经验
• 3.6 测试经验结构化实战

09.04第四章 · 从 Prompt 到测试Skill实操

• 4.1 测试 Skill 的组成结构
• 4.2 system 如何设计
• 4.3 prompts 如何设计
• 4.4 outputs 如何设计
• 4.5 Scoring 评分体系设计
• 4.6 Workflows 设计实操教程
• 4.7 测试用例生成 Skill 实战

09.05第五章 · AI 测试工作流&工具箱

• 5.1 为什么测试工作必须工作流化
• 5.2 Bug 分析工作流设计
• 5.3 日志排查工作流设计
• 5.4 SQL 分析工作流设计
• 5.5 回归测试工作流设计
• 5.6 Prompt 测试工作流设计
• 5.7 章节综合实战：搭建 AI 测试工作流工具箱

09.06第六章 · 0-1搭建企业级 AI 测试助手

• 6.1 企业级 AI 测试助手到底是什么
• 6.2 AI 测试助手能力边界设计
• 6.3 AI测试知识库搭建
• 6.4 AI测试工作台设计
• 6.5 AI测试助手与工作流整合
• 6.6 AI测试团队协作体系
• 6.7 企业级案例：电商项目 AI 测试助手
• 6.8 章节综合实战：搭建企业级 AI 测试助手原型

09.07第七章 · 自动化测试 Skill 工具箱

• 7.1 自动化测试 Skill 到底解决什么问题
• 7.2 Pytest脚本生成 Skill
• 7.3 JMeter 脚本生成 Skill
• 7.4 接口测试脚本生成 Skill
• 7.5 SQL 检测脚本生成 Skill
• 7.6 自动化脚本 outputs 设计
• 7.7 自动化脚本 Scoring 详细实操教程
• 7.8 章节综合实战：自动化测试 Skill 工具箱

09.08第八章 · 毕业项目：AI_Test_Skill_System

• 8.1 AI测试工程师到底是什么岗
• 8.2 AI_Test_Skill_System 总体架构设计
• 8.3 system 总装详细实操教程
• 8.4 prompts 总装：可直接落地的详细教程
• 8.5 workflows 总装：从0到1搭建可执行的 AI 测试工作流矩阵
• 8.6 outputs 总装实操教程：统一 AI 输出标准并落地执行
• 8.7 templates 总装：高频测试模板沉淀
• 8.8 cases 总装：从0到1可落地操作教程
• 8.9 scoring 总装实操教程：从0搭建 AI 测试质量评估体系
• 8.10 assets 总装实操教程：建立可持续复用的测试资产库
• 8.11 综合演示实操教程：从需求到完整 AI 测试交付
• 8.12 毕业项目实操教程：从零交付自己的 AI 测试外脑

10.01第一章：Codex 基础与环境搭建

• 1.1 Codex 应用场景与形态：CLI、网页端、插件、App
• 1.2 与 Cursor、Claude Code等工具的生态对比
• 1.3 系统要求与前置软件：Git、Node.js、VSCode
• 1.4 Codex 客户端下载与安装
• 1.5 登录方式与套餐额度说明
• 1.6 工作空间初始化、创建多文件夹工作空间
• 1.7 项目文件夹划分策略与对话归属机制

10.02第二章：Codex 功能模块讲解

• 2.1 会话资产管理：搜索历史对话、重命名、归档与恢复
• 2.2 沙箱权限模式：默认权限、自动审查、完全访问权限
• 2.3 上下文使用量信息：自动/手动压缩
• 2.4 模型选择：智能模式、手动切换模型、速度模式、额度监控
• 2.5 增加模型参考资料，添加图片和文件作为上下文
• 2.6 多任务并行处理策略及任务状态标识
• 2.7 Side Chat使用：技术调研、并行调试、实验性修改
• 2.8 Side Chat资源隔离、独立占用上下文
• 2.9 内置终端：执行构建、测试、Git 命令
• 2.10 Steer 动态引导、中途追加指令、修正模型理解
• 2.11 编辑历史消息：修正提示词并重新生成回复
• 2.12 计划模式：需求→澄清→计划→确认→执行
• 2.13 批注模式：分区域标注注释

10.03第三章：Codex 版本控制与工程管理

• 3.1 内置 Git 操作 commit、push、pull、branch 切换
• 3.2 冲突解决辅助 识别冲突文件并提供合并建议
• 3.3 对话分叉（Fork）与版本回滚：分叉回退对话历史，结合 Git 回退代码
• 3.4 Git WorkTree 概念及并行开发实战
• 3.5 AGENTS.md 项目级规则文件：工作约定、验证命令、风险边界
• 3.6 全局记忆系统、跨项目生效
• 3.7 Codex关联外部IDE使用

10.04第四章：Codex 插件、Agent Skills 与 MCP 生态

• 4.1 Plugin核心概念及示例
• 4.2 自动化定期对话：定时任务实现无人值守调度
• 4.3 官方Agent Skills与社区生态（Skill Hub）
• 4.4 官方Skills示例：PDF Skill
• 4.5 第三方Skills示例：guizang-ppt-skill
• 4.6 Image Gen Skill：生成图片与自动化截图
• 4.7 playwright-cli Skill：Web UI自动化测试
• 4.8 编写专属Skill：结构定义、注册流程与本地调试
• 4.9 MCP核心概念：模型上下文协议
• 4.10 GitHub MCP配置：Issue管理、PR查看
• 4.11 Playwright MCP配置：Web UI自动化测试
• 4.12 扩展其他MCP服务：数据库、云平台等
• 4.13 Chrome Plugin：浏览器自动化
• 4.14 Computer Use Plugin：全电脑操作自动化与跨应用协同
• 4.15 结合定时任务系统：编排插件、Skill与MCP实现无人值守