未来的软件测试面试，将会省去手撕代码的流程，转而让你用 AI 去完成编码，这不是作弊，而是趋势
AI 已成为研发人员日常开发的一部分，让它大大方方进入面试环节是迟早的事。

1.面向初级测试工程师

核心要求： 会使用常见的 AI 测试工具高效完成日常的、重复性的测试任务。具备基础的 “Vibe Testing” 能力，即能与 AI 协作，快速生成测试产出物。

具体能力要求：

1. 工具应用： 能熟练使用主流 AI 测试工具（如 ChatGPT, Cursor, Testim.io, Applitools 等）完成日常工作。
2. 测试用例生成： 能通过 Prompt 让 AI 根据需求或代码，生成正向、反向的测试用例、测试数据，并能对生成的用例进行审核和补充。
3. 脚本编写与解释： 能利用 AI 辅助编写、解释或调试简单的自动化测试脚本（如 Python+pytest/Java+TestNG 的 UI/API 脚本）。
4. 基础任务： 能利用 AI 快速生成 SQL 查询验证数据，生成正则表达式匹配文本，或转换测试数据格式。
5. 问题排查： 能将错误日志粘贴给 AI，请求其帮助分析可能的错误原因和排查路径。

2.面向中级测试工程师

核心要求： 能独立运用 AI 工具设计和完成复杂功能的测试策略与方案。具备优秀的 Prompt 工程能力，能引导 AI 进行深度测试分析和设计。

具体能力要求：

1. 测试策略与设计： 能利用 AI 进行技术调研，针对复杂功能（如微服务交互、异步流程、数据一致性）设计全面的测试策略（测试金字塔应用）、测试模型（状态转换、组合测试）和测试计划。
2. 深度测试分析： 能要求 AI 分析需求或架构设计文档，识别潜在的测试风险点、性能瓶颈和安全漏洞，并据此设计针对性测试方案。
3. 自动化架构： 能利用 AI 设计中等复杂度的自动化测试框架模块（如封装通用组件、设计数据驱动模式）、优化测试脚本结构，并能评审 AI 输出的代码。
4. 可行性分析： 能评估和判断利用 AI 实现测试自动化的可行性、效率和维护成本，选择最适合的测试方案（自动化 vs 手动，UI vs API）。
5. 结果分析与报告： 能利用 AI 分析自动化测试结果和日志，快速定位问题根因，并生成清晰易懂的测试报告。

*3 面向高级测试工程师/测试专家 *

核心要求： 能够领导并制定团队级的 AI 辅助测试流程与质量规范。能评估和引入新的 AI 测试工具和实践。能够将业务质量需求和领域问题转化为精准的、可被 AI 理解和执行的质量保障语言与 Prompt。

具体能力要求：

1. 流程与规范制定： 能够为团队建立使用 AI 进行测试的最佳实践、流程和规范（例如：AI 生成测试用例的评审标准、AI 编写脚本的代码规范、Prompt 模板库）。
2. 工具链与集成： 能够评估、选型和引入新的 AI 测试工具（如 AI 视觉测试、AI 模糊测试工具），并将其集成到 CI/CD 流水线中，提升全流程的测试效能。
3. 赋能与培训： 能够指导和培训团队成员如何高效使用 AI 工具，提升整个团队的测试效率和质量意识。
4. 领域问题转化： 能够深刻理解业务领域（如金融、电商、物联网），将复杂的业务规则、合规性要求和质量目标转化为精准的测试咒语（Prompt），用于指导 AI 生成高度专业化的测试方案。
5. 质量体系构建： 能够利用 AI 思维，重新思考和构建整个产品的质量保障体系，从需求评审阶段引入 AI 进行风险分析，到上线后利用 AI 进行线上监控和回归测试用例的智能选取。
6. 伦理与风险： 能意识到 AI 测试的局限性（如幻觉、知识截止日期），并制定策略来规避这些风险，确保 AI 辅助测试的可靠性和可信度。