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课程时长 14 小时
课程大纲
智能体驱动代码简介
- 自主智能体如何生成和修改代码
- 理解任务分解和执行追踪
- 智能体工作流中的常见失败模式
Antigravity验证基础
- 建立验证检查点
- 追踪智能体决策并评估逻辑序列
- 识别智能体行为中的异常
处理智能体生成的工件
- 评估代码差异和补丁质量
- 验证智能体创建的文档和元数据
- 审查结构化和非结构化输出
基于浏览器的验证和活动记录
- 解释浏览器会话记录
- 检测UI驱动任务中的智能体失误
- 将记录事件与预期任务流程相关联
任务验证技术
- 确认任务准确性和完整性
- 应用可重现性和可重复性检查
- 使用基于约束的验证进行AI工作流
智能体驱动开发中的安全考虑
- 识别风险智能体行为
- 对智能体输出进行静态和动态分析
- 强化验证步骤以弥补安全漏洞
测试可靠性和稳健性
- 检测脆弱的智能体行为
- 对多步智能体操作进行压力测试
- 构建弹性验证管道
将Antigravity QA集成到现有管道中
- 设计端到端智能体验证工作流
- 自动化智能体任务的验收标准
- 报告和监控智能体性能
总结和后续步骤
要求
- 理解软件测试基础知识
- 具有自动化或QA方法论经验
- 熟悉AI辅助开发工作流
目标学员
- QA工程师
- SDETs
- 安全工程师
