资深测试工程师必须掌握的软件架构知识；GUI自动化测试；API测试的策略设计、自动化测试、解决方案详解；微服务时代的API测试精要； 测试执行环境的设计与最佳实践；自动化测试中测试数据难题的解决思路；人工智能和大数据技术在测试领域的应用与案例解析。

课程从基础概念入手，逐步深入剖析大模型在关键运维场景中的应用，包括智能运维助手、异常检测、告警降噪、根因分析等。同时，重点介绍构建大模型驱动的统一可观测性数据底座的技术细节与实践路径。通过案例解析和技术框架介绍，学员将学习如何搭建基于大模型的智能运维平台，实现自主动态规划、多智能体协作等创新能力，推动企业运维效能全面提升。 课程还将结合行业趋势，探讨大模型在智能运维领域的未来发展方向，并针对企业落地过程中可能面临的挑战，提供行之有效的解决方案。 本课程适合希望了解大模型技术并探索其在智能运维场景中落地应用的技术人员、运维工程师及企业决策者。

深入理解大模型（LLM）在软件研发中的关键原理与前沿进展，深度探讨 DeepSeek 的独特优势、训练策略与技术细节。 系统掌握提示词工程与RAG（检索增强）等核心技术在复杂业务/大规模项目中的具体应用与落地方案。 建立高级研发流程（需求拆解、架构设计、自动编码、测试与合并、上线运维）的大模型融合框架，包括数据治理、安全合规、团队协作方式转变等。 建立深度度量体系和实践规范，从工具链到组织管理，全面提升研发效能并沉淀最佳实践。

LLM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。

非功能测试概述 非功能测试必须掌握的软件架构知识 微服务架构下性能测试的必备基础知识 微服务架构性能测试进阶 稳定性测试技术和全链路压测试技术详解 安全测试的最佳实践 混沌工程介绍 混沌工程原则 混沌工程实践 DevOps的业界实践解读 DevOps下，非功能测试与CI的集成 大语言模型与软件非功能测试技术的结合

大语言模型LLM简介 大语言模型LLM的基本原理 大语言模型本地部署实战 如何使用好LLM DeepSeek大模型基础与使用进阶 LLM在软件研发全生命周期中的应用场景与案例（独家干货，来自大厂一线落地实践） 实战演练与案例分享