一、課程設計

  與傳統的“工具教學”不同，博為峰的自動化測試課程以真實業務場景為錨點。以某車企智能座艙測試項目為例，學員需完成從需求分析到持續集成的全流程：
  工具鏈整合：Selenium用于車機觸控響應測試，Appium驗證手機端遠程控制功能，JMeter模擬多用戶并發操作車聯網系統；
  跨平臺挑戰：鴻蒙系統與Android/iOS的兼容性測試，涉及分布式設備聯調技術；
  缺陷復現機制：模擬車載語音助手在低溫環境下的指令丟失場景，訓練學員根因定位能力。

  二、技術迭代

  2025年課程新增兩大模塊：
  AIGC測試：針對Stable Diffusion等生成式模型，設計圖像質量評估與幻覺檢測方案；
  低代碼測試開發：基于企業級平臺（如阿里云效）搭建自動化測試流水線，實現測試用例自動生成與結果分析。
  實驗室同步配備車聯網測試臺架與邊緣計算服務器集群，支持智能硬件多模態交互驗證。

  三、教學模式

  來自華為、京東等企業的技術導師，采用“案例拆解-沙箱演練-企業評審”三步法：
  某金融支付網關項目中，使用Postman+Python編寫熔斷機制測試腳本；
  每周舉行“缺陷狩獵挑戰賽”，優勝小組可進入合作企業（如某物流巨頭）參與真實壓力測試方案優化。

  四、行業適配

  在與700余家企業的合作中，博為峰提煉出自動化測試人才的能力缺口：
  技術復合性：既懂接口自動化（如RestAssured），又熟悉Kubernetes集群監控（Prometheus）；
  業務理解力：能快速拆解金融風控、智能駕駛等垂直領域需求；
  工程化思維：將測試腳本封裝為可復用的組件庫，提升團隊協作效率。
  某醫療影像云平臺合作案例顯示，學員設計的自動化回歸測試方案將版本交付周期縮短40%。

  五、學員視角

  “在博為峰最震撼的，是直接操作企業脫敏的生產級代碼庫。”2024屆學員張同學表示，其參與的某電商秒殺系統壓測項目，需自主設計全鏈路監控看板，這種“以結果為導向”的訓練，讓其入職某大廠后快速承擔起測試架構設計工作。