Jack Miao
0 ? $score . '分' : '10.0分' ?>头部互联网公司 大模型应用专家委员会委员，“LLM 原理和实战应用”课程作者
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关于教练
业界知名实战派软件研发效能和软件质量双领域专家 ，硅谷先进研发效能理念在国内的技术布道者 ， 国内少数在互联网和传统软件领域都积累了大量一手成功经验的质量与效能技术领头人 ，腾讯云最具价值专家 TVP、阿里云最具价值专家 MVP、华为云最具价值专家 MVP ，国内外各大软件技术峰会的联席主席，技术委员成员和出品人。
课程
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磐涅重生 - 从测试工程师到测试架构师
“知其然知其所以然”是学习和深入理解技术本质的核心，所以本主题的讲解将抛弃传统的就技术谈技术的方式，而是采用以大型电商平台工程实际问题驱动为主线，以提出问题到解决问题为主干，讲解从一名资深测试工程师成长为测试架构师的关键知识点和最佳实践。
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互联网的自动化测试进阶与最佳实践
“知其然知其所以然”是学习和深入理解技术本质的核心，所以本课程的讲解将抛弃传统的就技术谈技术的方式，而是以大型全球化电商网站质量保障以及测试技术的难点为主线，以提出问题到解决问题为主干，讲解大型自动化测试项目的的关键技术点和最佳实践，内容涵盖GUI/API自动化测试框架设计与最佳实践、统一测试数据准备平台、大型电商的测试基础架构设计与落地、微服务下基于消费者契约的API测试原理与实践、代码级测试的最佳实践和关键技术、性能/压力测试以及全链路压测的企业级最佳实践等。
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测试架构师修炼之道
本课程围绕“测试架构师的技术修炼”这一主题，系统性地梳理了测试架构师必备的知识体系和技术技能，主要讲解GUI/API/Mobile自动化测试框架设计与最佳实践、性能测试以及全链路压测的最佳实践、代码级单元测试的关键技术、测试基础架构的建设与设计、测试数据准备的最佳实践、测试新技术和测试架构师的“软实力”等内容。课程目标是帮助测试人员迅速提升技术视野，在技术实力和工程实践两方面双管齐下，加速从测试工程师向测试架构师的蜕变。
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业界前沿软件测试与DevOps技术
在业务的驱动下，软件技术和软件架构的发展可谓日新月异，作为测试从业者如果不能紧跟时代的步伐，继续采用传统的软件测试方法与技术，将很难满足当前高速迭代的技术创新与业务发展。同时，企业本身在ABC（人工智能AI + 大数据 Big Data + 云计算Cloud）的技术趋势下，也迫切需要掌握如何利用这些技术来为产品的测试以及DevOps提供直接的帮助，以此来提高产品的研发效率以及交付的频率与质量。
虽然已经有很多企业，尤其是中大规模的企业已经意识到这一点，但是苦于找不到实际成功案例以及合适的技术切入点，所以一直没有能获得实质性的进展。那么这门课程的设计就是为了打破这一僵局，课程将从测试和 DevOps过程中的实际痛点和问题出发，讲解AI + Big Data + Cloud在业界顶级技术驱动型公司的应用场景与落地实践，内容涉及痛点分析，解决方案，架构设计以及落地效果等。暂无课程排期测试经理 -
业界前沿软件测试技术与测试中台建设的最佳实践
在业务的驱动下，软件技术和软件架构的发展可谓日新月异，作为测试从业者如果不能紧跟时代的步伐，继续采用传统的软件测试方法与技术，将很难满足当前高速迭代的技术创新与业务发展。同时，企业本身在ABC（人工智能AI + 大数据 Big Data + 云计算Cloud）的技术趋势下，也迫切需要掌握如何利用这些技术来为产品的测试以及DevOps提供直接的帮助，以此来提高产品的研发效率以及交付的频率与质量。
虽然已经有很多企业，尤其是中大规模的企业已经意识到这一点，但是苦于找不到实际成功案例以及合适的技术切入点，所以一直没有能获得实质性的进展。那么此次工作坊的设计就是为了打破这一僵局，内容设计将从测试和 DevOps过程中的实际痛点和问题出发，讲解AI + Big Data + Cloud在业界顶级技术驱动型公司的应用场景与落地实践，内容涉及痛点分析，解决方案，架构设计以及落地效果等。同时，此次工作坊还会讲解测试中台建设的前世今生，以及对应的最佳实践。
1.从软件技术架构的演进来看测试策略的设计
•资深测试人员必须掌握的架构知识
•分布式架构的发展和测试策略
•微服务架构的发展和测试策略
2.测试中台建设的最佳实践与案例分享
•“中台”概念的来龙去脉
•测试中台的演进与发展
•业界领先的测试中台技术架构
•Test as a Service架构的设计思路与落地实践
3.前沿技术在自动化测试中的应用与落地
•GUI测试代码的自动生成技术与案例解析
•无头浏览器的应用场景与发展趋势
•GUI测试报告的最佳实践与创新设计
•人工智能AI在GUI测试执行中的应用与落地案例解析
•人工智能AI在GUI测试设计中的应用与创新暂无课程排期测试经理 -
大型软件企业“测试中台”建设的道法术器
当企业的项目规模越来越大，涉及的业务线越来越广，对于软件测试，大量重复性的工作会在多个项目中重复出现，大量的技术问题也会重复遇到，有没有好的方法来整合这些技术实践，让这些通用的技术和最佳实践能够在企业级沉淀下来并为各条业务线服务，解决这个问题的方法就是建设“测试中台”，你会发现，你的企业规模越大，“测试中台”建设的投入产出ROI比就会越高，所以现在大量以技术驱动的公司都在大力推进“测试中台”的建设，并已经取得了很好的效果，出现了大量“四两拨千斤”的行业案例，成为了业界的佳话。如果你们也有类似的想法，或者想从“测试中台”的设计思路中得到一些启发来优化现有的测试实践，那么本课程将会是你的最佳选择。
本课程讲解了大型软件企业“测试中台”建设的方方面面，从中台的基本概念出发，讲解了“测试中台”对于大型企业的巨大收益与价值，以及从管理和技术两个视角探讨了“测试中台”建设的关键技术与实践，同时给出了经过大型全球化软件企业实践并验证的“测试中台”建设方案，内容涉及自动化测试技术中台，测试执行中台，测试环境中台，测试数据中台，测试报告中台和测试配置中台等。
可以说，本课程涵盖了软件企业，尤其是大型软件企业构建企业级“测试中台”的完整知识和实践体系，是目前国内唯一针对测试中台建设的体系化课程。同时课程中还会涉及大量的实际案例，即有问题的详细描述，更有与之匹配的解决方案。暂无课程排期测试经理 -
基于微服务架构的软件测试最佳实践
随着微服务架构的迅速普及，越来越多的新产品直接采用了微服务架构，而老的产品也逐渐在向微服务架构做转型。但是有微服务实施经验的企业一定会深刻认识到微服务本身是一把双刃剑，一方面不断加速业务交付的速率，另一方面也对软件测试和DevOps的各方面都提出了更高的要求。如果您所在的企业正在遭遇以下这些问题的话，那么这么课程将会是你的最佳选择：
• 不理解微服务架构真正的优势，对项目采用微服务架构的原始驱动力理解不足
• 微服务的粒度很难把控，不理解如何使用DDD来为微服务设计保驾护航
• 微服务化之后，测试用例的数量激增，传统的测试方法已经无法满足测试需求
• 服务之间的依赖错综复杂，测试过程很难高效实现解耦
• 测试过程中，服务与服务之间的调用链关系复杂，出现问题很难高效追踪
• 测试数据的构造将依赖于很多微服务的可用性，测试数据构建困难重重
• 微服务架构下，测试环境的搭建和维护变得非常困难暂无课程排期测试经理 -
在线测试课：测试中台从0到1
（1）测试中台建设的原始驱动力
（2）测试中台的核心优势和必然性
（3）从测试服务化到测试中台建设
（4）哪些企业需要测试中台，测试中台的核心要素详解
（5）管中窥豹 - 测试中台建设初探
（6）化整为零 - 测试中台的核心架构与设计思路
（7）测试框架 VS 测试平台 VS 测试中台
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微服务架构下API测试的最佳实践
随着微服务架构的大规模普及和落地，微服务架构下的API测试的难点与挑战也被逐渐放大。本次分享会从API测试核心技术的讲解开始，循序渐进，以兼具实用性和前瞻性的方式讲解微服务架构下API测试的关键技术，同时结合大型互联网企业微服务测试的实际案例与工程实践来展开讨论。
工作坊大纲
1. 微服务架构下的API测试挑战
2. 用代码来实现API测试的必要性
3. API调用时序的测试难点与应对策略
4. 异步API的测试难点与应对策略
5. API后向兼容性测试的难点与解决方案
6. 基于消费者契约的API测试
7. 业界案例分享：全球大型电商微服务测试的落地案例暂无课程排期测试经理 -
研发效能提升的最佳实践与探索
现代的软件行业已经不再是以前“大鱼吃小鱼“的时代了，而是转变成了”快鱼吃慢鱼“的时代。对于大量“小而美”的互联网软件项目，当创意和细分领域被确认之后，各大友商比拼的就是研发能力，具体来讲就是从需求转化成软件或者服务的能力，这其中研发效能的高低对于需求转化速率起到了至关重要的作用。同时，如何有效降低研发和运维的成本也是研发效能需要关注的重要课题，尤其是大型互联网项目，当某个环节哪怕只有少量优化的时候，由于其规模效应（比如集群规模，用户流量等）的放大作用，最终节省的成本也会是相当可观的。本次分享将围绕研发效能提升的企业级实践来展开，让听众能够对研发效能的来龙去脉以及目前的行业实践有一个清晰的全景图。
工作坊大纲
1. 当我们在谈研发效能的时候我们到底在谈什么
2. 研发效能的工程实践与行业现状
3. 研发效能提升8大实践精讲
4. 研发效能的度量方法与常见误区
5. 国内大厂在研发效能提升上的探索
6. 研发效能的发展方向与未来展望暂无课程排期团队经理 -
企业级软件研发效能提升的道法术器
现代的软件行业已经不再是以前“大鱼吃小鱼“的时代了，而是转变成了”快鱼吃慢鱼“的时代。对于大量“小而美”的互联网软件项目，当创意和细分领域被确认之后，各大友商比拼的就是研发能力，具体来讲就是从需求转化成软件或者服务的能力，这其中研发效能的高低对于需求转化速率起到了至关重要的作用。同时，如何有效降低研发和运维的成本也是研发效能需要关注的重要课题，尤其是大型互联网项目，当某个环节哪怕只有少量优化的时候，由于其规模效应（比如集群规模，用户流量等）的放大作用，最终节省的成本也会是相当可观的。本公开课将围绕研发效能提升的企业级实践来展开，让听众能够对研发效能的来龙去脉以及目前的行业实践有一个清晰的全景图。本课程不仅具有完备的理论体系，而且所有的理论都会以实际工程案例来进行系统的讲解，保证内容的深入浅出。
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企业级性能测试最佳实践与案例分享
本课程解析了性能测试理论知识，性能测试必须掌握的架构知识，分析性能测试的体系建设过程，理清了整个性能测试执行流程及整个过程的执行控制，并对其中的关键技术以及行业最佳实践做了分析和解读。内容涵盖性能测试基础理论、后端性能测试与分析、前端性能优化、各类性能压测工具的原理、代码级性能测试和各种性能分析与优化的技术手段，所有案例来源于企业一线实践，同时涉及性能测试的行业前沿实践，包括DevPerfOps、性能左移和全链路压测等话题的详细解读。
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企业级软件工程能力提升与软件研发过程优化
数字数时代的软件研发需要先进的软件工程能力，本课程聚焦大型软件企业在软件工程领域的最佳实践与经验总结，为学员带来企业级全方位的软件工程能力提升与落地实践的经典案例解读。
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AI大模型驱动下的自动化测试技术能力进阶
本课程介绍了LLM时代测试架构师必须掌握的软件架构知识，包括chatGPT的基本原理和能力范畴、软件测试领域LLM大语言模型的各种使用场景、LLM在软件质量保障中的各种使用场景、测试架构师视角的软件架构设计、业务驱动下的技术架构的技术演进、分布式架构和微服务架构、面向功能的测试 VS 面向架构的测试等。此外，课程还介绍了GUI自动化和智能化测试技术精要、API自动化和智能化测试技术精要、人工智能和大数据技术在测试领域的应用与案例解析、LLM加持下的微服务API测试精要、自动化测试中测试数据难题的解决思路以及测试执行环境的设计与最佳实践等内容。
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chatGPT在软件研发场景下的应用与实践案例解读
本课程涵盖了生成式AI（AIGC）的最新进展与应用，以及ChatGPT和GitHub Copilot的深入了解和实际应用。课程内容包括AIGC的基本概念、对PGC和UGC的调整、大语言模型的基本概念、LLM和传统AI的区别、AIGC目前的主要应用领域和可能的应用领域、ChatGPT应用展示、midjourney应用展示等。此外，课程还探讨了ChatGPT的工作原理、使用ChatGPT进行文本生成的方法、ChatGPT的未来发展和应用前景，以及ChatGPT在软件研发全生命周期中的应用场景与案例。同时，课程还介绍了GitHub Copilot及其应用领域，并探讨了如何使用GitHub Copilot进行编程。
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研发企业管理干部技术领导力进阶课程
本课程为技术领导和管理者提供了一套全面的思维模型和实用工具，以提升他们的技术领导力和研发管理能力。内容涵盖技术管理的本质、管理者的日常、第一性原理和第二曲线、管理者的“三观”、技术管理的四象限等理论，以及团队结构设计与康威定律、人才梯队建设与招聘、团队建设与团队文化、技术领导力提升等实践。此外，还涉及研发流程管理、研发效率管理和研发质量管理等主题。
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LLM应用开发与LLM在软件工程领域的应用实践
课程深度讲解大语言模型（LLM）及ChatGPT应用开发，并深入探讨LLM在软件工程中的应用实践，包括需求分析、顶层设计、详细设计、编码、测试等全生命周期中的场景与案例。通过理论与实操结合，帮助学员掌握LLM的核心技术与最新进展，提升软件工程效能。
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企业级软件研发质量效能体系建设与最佳实践
课程深入解析企业级软件研发质量效能体系的建设与最佳实践，涵盖质量保障、效能提升、测试策略、DevOps实践等多个关键领域。通过案例分享与理论讲解，帮助学员掌握软件研发质量效能的核心知识与技术，推动企业研发效率与质量双重飞跃。
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基于DeepSeek实现软件研发质效提升的最佳实践
本课程《基于DeepSeek实现软件研发质效提升的最佳实践》旨在帮助软件研发团队通过引入先进的生成式AI技术（如DeepSeek和GPT等大语言模型），提升软件研发全流程的质效。课程内容涵盖从生成式AI的基础知识到实际应用场景的全面解析，结合企业级实战案例，帮助学员掌握如何利用AI技术优化需求分析、设计、编码、测试、发布等各个环节，提升研发效率和软件质量。
课程将深入探讨大语言模型（LLM）的基本原理、本地部署、提示词工程、LLM在软件研发全生命周期中的应用场景，以及如何通过AI辅助编程工具提升开发质效。此外，课程还将分享研发效能度量的最佳实践，帮助企业在不同阶段设计合理的度量指标，确保研发效能的持续提升。暂无课程排期开发经理 -
基于 DeepSeek 实现大模型应用开发的最佳实践
本课程旨在帮助学员全面了解和掌握基于 DeepSeek 大模型的应用开发技术。内容涵盖生成式 AI 的最新进展与应用、DeepSeek 大模型的基础知识、本地部署实战、提示词工程、AI 辅助编程工具、Agent 智能体开发等多个方面。通过深入讲解和实际案例分析，学员将能够熟练运用 DeepSeek 大模型进行应用开发，提升软件研发质效。
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LLM大模型辅助软件研发效能提升的最佳实践与大厂实战案例解读
本课程全面解析生成式AI的最新进展与应用，深入探讨LLM的工作原理与本地部署实战。通过实际案例，学员将掌握AI辅助编程工具的使用技巧，优化软件研发全生命周期效能。课程还涵盖研发效能度量的最佳实践，助力企业在快速发展的AI领域提升竞争力。
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大语言模型赋能下的新商业模式与行业实战案例
本课程全面解析大语言模型（LLM）的核心概念、技术原理及实际应用，涵盖从基础理论到实战部署，再到行业赋能与商业模式创新的各个方面。通过深入探讨LLM的工作机制、本地部署方法、DeepSeek模型的独特创新、提示词工程应用、未来发展趋势及在PC行业的具体案例，帮助学员掌握LLM的全面应用能力，提升在数字化转型中的创新与实践能力。
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LLM在软件测试领域的应用实践与大厂实战案例解读
本课程深入解析生成式AI的最新进展与应用，重点关注大语言模型（LLM）在软件研发与测试领域的实际应用。通过案例分析与实战部署，帮助学员掌握LLM的工具能力、提示词工程技巧，以及在软件测试与质量保障中的创新应用。课程内容涵盖LLM在测试用例生成、测试脚本开发、测试优化中的具体实践，助力学员提升测试效率与质量，掌握AI驱动的测试方法与工具。
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企业级测试分析与测试能力进阶（包含海盗派方法）
本课程聚焦企业级测试分析与能力进阶，系统讲解测试设计方法、海盗派测试分析（KYM-TCO-MODELING-TD-TE）、AI与自动化测试前沿技术，结合金融与互联网行业实战案例，涵盖测试用例设计、质量保障模型、流程优化及软实力提升。通过两天高密度学习，帮助学员掌握高效测试策略与工具，提升复杂项目质量保障能力。
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LLM在软件测试领域的应用实践与大厂实战案例解读（公开课）
2 天深度围绕课纲，从 LLM 基础、提示词工程、RAG、Function Call、Agent 到 Multi-Agent 调度，逐层递进；随后按软件研发全生命周期，现场解读需求、设计、编码、CI、性能、结果分析各环节 LLM 适配与禁区；聚焦测试场景，拆解 Test pilot、OpenAI/DeepSeek API 生成单元与接口测试用例、GitHub Copilot X 脚本开发、基于 AI & Multi-Agent 的用例与脚本生成、Monkey Test 能力扩展、失败用例自动修复等大纲所列实战；结合“从 UML 到代码”“某互联网大厂案例分析”等独家示例，学完即可复用模板与脚本回团队落地。
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LLM驱动下的自动化测试技术能力进阶（公开课）
两天课程，先夯实 LLM“倒三角”进阶模型、提示词万能公式、RAG、Function Call、Agent 及 Multi-Agent 调度；随后切入 GUI 与 API 自动化测试，现场演示用 LLM 自动生成 GUI 与 API 测试用例、脚本、测试数据，结合 HttpRunner 搭建低维护框架；再落地微服务消费者契约测试、性能测试场景-脚本-结果-定位全流程 LLM 加持方案，配套大型软件最佳实践案例，学完即用。
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企业级Agent设计模式与应用开发的最佳实践
课程旨在系统化传授基于大语言模型构建智能体应用的核心知识与工程能力。课程从LLM原理与提示词工程进阶切入，深入讲解Agent的设计模式、开发框架与多智能体协作机制，并涵盖前沿的评测与运维体系。尤为突出的是，课程结合大量软件工程领域的独家实战案例，提供从设计到落地的完整路径，助力学员掌握构建可靠、高效且可扩展的企业级智能体解决方案的关键技能。
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LLM大模型时代的Palantir FDE转型实战
随着大模型技术的爆发，企业级AI应用普遍面临“交付难、成本黑洞、效果不可控”的三大痛点。据Gartner预测，到2027年，40%的智能体项目可能烂尾。造成这一困局的核心原因在于，传统的瀑布式或慢敏捷开发模式，已无法适应AI项目“需求涌现化”、“输出概率性”和“技术迭代快”的特征。传统的职能分工导致产品、研发与交付之间存在“职能墙”，在AI项目中难以形成合力。与此同时，Palantir等成功的AI公司通过设置对最终业务效果负责的新型人才—— FDE（Forward Deployed Engineer，特遣工程师），并设计相应的敏捷组织架构和流程，打破边界、成功破局。
本课程正是为了解决AI落地中的“剪刀差”现状，由具有大规模人工智能项目成功落地经验的实战派讲师亲自授课，通过讲解+实战培养具备全链路闭环能力的FDE，帮企业将大模型技术真正转化为可落地的业务价值。暂无课程排期开发经理 -
Palantir FDE 核心理论体系培训
系统讲授Palantir Foundry/AIP的根本设计哲学与核心架构模型。课程围绕“本体驱动”“一切皆对象”“动态协作”三大支柱，深入解析从数据到知识图谱的范式转换、本体与对象模型的构建方法、基于属性的访问控制（ABAC），以及FDE作为战略伙伴的交付与规模化理论。通过概念解析、架构研讨与案例分析，帮助学员理解Palantir如何构建“企业认知系统”，掌握端到端解决方案设计的理论框架。
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LLM时代企业级Test4AI和AI4Test的最佳实践与行业案例
随着大语言模型（LLM）技术的迅猛发展，软件测试领域正迎来一场深刻的变革。本课程聚焦 LLM时代下企业级测试的两大核心方向：
1、AI4Test：如何将AI技术（如LLM、Agent、RAG等）应用于传统软件测试，提升测试效率与质量；
2、Test4AI：如何对AI原生应用（如智能客服、Copilot工具等）进行系统化测试与质量保障。
课程结合大量 行业真实案例 和 企业级最佳实践，帮助学员系统掌握LLM与Agent在测试领域的前沿应用，构建面向未来的测试能力体系。暂无课程排期测试经理 -
LLM时代AI技术领导力实战与进阶课程
本课程是专为技术管理者打造的 AI 时代领导力实战课程，课程以 LLM 与 Agent 技术为切入点，深度融合 技术管理核心思维模型 与 前沿 AI 知识体系，帮助技术负责人从“技术专家”向“技术领导者”进阶。
课程内容覆盖技术管理的本质、团队与流程管理、效率与质量平衡、人才梯队建设等核心模块，同时系统讲解 LLM 应用能力进阶、Agent 设计模式、Multi-Agent 协作等前沿技术，并通过真实企业案例，剖析 AI 时代技术管理的变革与机遇。暂无课程排期团队经理 -
大模型和Agent能力评测与质量保障的前沿实践
本课程聚焦大模型与 Agent 能力评测及质量保障前沿实践。课程详解 LLM 原理、Prompt 工程、RAG 及 Agent 设计模式，构建必备知识体系。重点剖析评测“道法术器”，涵盖流程、数据集、指标设计及基础设施架构。结合 AI 原生应用质量保障最佳实践，分享从测试到评测的转变策略及非确定性技术围栏。通过企业级案例（如智能客服、辅助编程），帮助学员掌握 AI 时代质量保障核心能力，应对大模型应用落地挑战。
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大会议题
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不破不立：企业级研发效能提升的创新实践
案例背景
现代的软件行业已经不再是以前“大鱼吃小鱼“的时代了，而是转变成了”快鱼吃慢鱼“的时代。对于很多大型传统软件企业，原本“大“是其优势，现在却陷入了”大船难掉头“的尴尬。对于大量小而美的互联网软件项目，当创意和细分领域被确认之后，各大友商比拼的就是研发能力，具体来讲就是从需求转化成软件或者服务的能力，这其中研发效能的高低对于需求转化速率起到了至关重要的作用。同时，如何有效降低研发和运维的成本也是研发效能需要关注的重要课题，尤其是大型互联网项目，当某个环节哪怕只有少量优化的时候，由于其规模效应（比如集群规模，用户流量等）的放大作用，最终节省的成本也会是相当可观的。
解决思路：
1. 当我们在谈研发效能的时候我到底在谈什么
2. 企业级研发效能提升过程中的坑与应对策略
3. 研发效能提升的8大实践
4. 研发效能中台体系的建设
5. 研发效能的发展方向与未来展望
成果：
1. 用MVP（Minimum Viable Product）的思想来提升研发效能
2. 只有客户获益才是检验研效项目成功的唯一标准
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现代软件测试需要的颠覆式创新与思维
随着软件技术的快速迭代与发展，传统的软件测试技术体系的各种弊端也被不断放大，传统软件测试中的很多理念和方法在现代软件企业（尤其是互联网企业）中变得举步维艰，很多看似完美无缺的方法都变得力不从心，测试团队已经花费了大量的人力和物力，可是上线后产品依然存在各种问题。事实证明，面对UVCA时代，基于敏捷开发模式的软件研发体系，软件测试必须要有颠覆式的创新。本次演讲将围绕这一主题，探讨业界顶级企业在软件测试领域的前沿视角和实践。
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