一、AI 测试的分水岭 从“使用”到“治理”现在市面上的 AI 测试落地尝试，基本分两个流派。一派是把 Claude Code 当外包小弟，人写提示词，它出脚本，人再复制粘贴到框架里。看起来快，实则返工率高得惊人。因为每一轮对话都是独立的，没有版本约束，没有上下文锁定，出问题只能从聊天记录里翻证据。 另一派，已经开始用交付流水线的思维治理 AI。不再把 Claude Code 当成一个聊天窗口，而是当成流水线里一个“生成步骤”。这个步骤有固定的输入源、参数化模板、审批节点、质量阈值，跑完自动进入下一环节。后一种做法的核心已经不是“用 AI”，而是把 AI 输出变成可治理的资产。这就是 Harn...

究极折磨，缓了三天才想起在牛客发布。

这个职位怎么才刚发几个小时，然后就下了，连投简历的计划都没有嘛

TimeLine：2025.11.25 一面（线下面） 2025.11.26 技术总监面（线下面）--------------------------------------------------------------一面（HR+技术面，30min）：技术面： 1.自我介绍 2.问实习经历，主要做了什么 3.会不会写SQL，掌握的测试工具有哪些 4.工作中遇到最大的困难是什么 5.会写自动化脚本吗 6.测试用例是自己独立写的，还是只是执行测试用例 7.知道怎么进行大模型测试吗HR面： 1.自我介绍 2.校园经历 3.人生遇到最大的挫折 4.目前住哪里 5.期望薪资 6.反问介绍公司业务背景...