全新发布！北京橙好AI测开学院2026招生简章！

2026-11-14

北京橙好AI测开学院（橙好测试开发）深耕软件测试与开发单一赛道九年有余，坚持「只做测试，不做杂科」，总部位于北京市朝阳区酒仙桥北路甲10号院，在多个一二线城市设有直营校区或线上班。机构主打AI测试开发课程，以小班面授与线上直播同步的方式培养企业级测试开发工程师。

01

招生计划

01课程内容：

课程为AI测试开发课程V3.0，包含23大核心模块，系统化实战学习：

编程与基础（4大模块）：Python基础（变量、输入输出、分支循环、字符串操作、debug调试、列表元组字典集合、函数、文件与路径操作等）、Python高级（装饰器、迭代器、闭包、网络编程、Socket编程、内存优化、多线程多进程开发、异步编程、关系型数据库、TCP/IP协议基础等）、Linux中高级（awk文本处理、sed高级使用、sort/uniq/wc等实战命令）、Shell自动化（变量、输入输出、数据重定向、分支循环函数、自动化部署与监控）

AI测试核心（5大模块）：AI测试基础（AI、ML、DL、LLM、AIGC核心原理，Token、Embedding、Transformer、Attention及大模型基础知识）、AI Prompt工程（提示词设计方法、Zero-shot与Few-shot技术、提示词优化策略、角色设计与输出控制）、AI测试专项（Prompt Testing提示词测试、Hallucination Testing幻觉测试、Robustness Testing鲁棒性测试、Security Testing安全测试、Evaluation模型评测、Benchmark基准测试）、AI测试进阶（Chunk文本切片、Recall召回、Re-rank重排序、Vector Database向量数据库，具备RAG系统测试与评测能力）、Agent测试开发（Tool Calling工具调用、Function Calling函数调用、Memory记忆机制、Workflow工作流、Multi-Agent多智能体）

AI测试框架（3大模块）：AI接口测试框架开发（基于LangChain智能体框架打造企业级AI接口测试平台，实现技术文档自动解析、RAG知识库检索增强、测试用例智能生成与优化）、AI版App测试框架开发（基于AI与U2自动化框架打造企业级APP智能测试平台，结合大模型实现页面识别、元素理解、测试决策与异常分析）、AI版Web测试框架开发（基于Playwright与LangChain构建AI Web测试平台，实现页面结构自动识别、PO模型自动生成与维护、脚本生成与用例优化）

性能与专项（4大模块）：AI性能测试分析（基于JMeter构建企业级AI性能测试平台，接口压测、流量回放、Mock挡板、分布式压测及服务器监控，结合大模型实现性能瓶颈自动定位、TPS与RT智能评估）、AI压测场景设计（Jmeter企业级性能测试方案、场景设计、参数化、关联、事务、检查点及性能报告分析，结合AI实现容量预测与性能风险预警）、AI性能调优（MySQL分库分表、索引优化、慢SQL分析、Tomcat参数调优、JVM内存模型及GC分析，结合AI智能诊断实现瓶颈定位与容量规划）、客户端性能（性能狗等工具监控app客户端性能指标、流畅度测试、帧率测试、耗电量、CPU、内存测试）

工程化与运维（5大模块）：AI工作流开发（coze平台工作流开发、dify工作流平台搭建与开发，实现智能体工作流开发）、Jenkins持续集成（持续构建配置、自动监测开发分支、全流程自动化测试、源码管理、一键部署测试服务、参数化构建）、Docker容器（安装、部署、使用与配置，常用容器操作命令）、Nginx使用（安装部署配置、负载均衡、反向代理、静态服务器解析、虚拟主机配置）、Redis使用（安装部署、五种数据类型、常用操作命令、分布式缓存使用）

求职提升（2大模块）：面试辅导（测试总监/测试经理亲面试、还原真实企业面试场景、一对一简历面试辅导、面试技巧和就业规划）、简历写作（一对一简历辅导、至少两次简历审核、定制专属简历，不与班内同学雷同，突出项目亮点与技术两点）

02培训时长：

学习周期3个月；面授小班走读，常年招生。上课时段覆盖白天班、晚班、周末班、周六班、周日班、全日制、寒暑假及其他灵活时段。

03学费：

先付后学17800元；先学后付23800元。

04培训地点：

北京市朝阳区酒仙桥北路甲10号院，十纪海纳大厦403（朝阳校区，地铁直达，通勤便利）。

课程目的：

培养「能打、能抗」的企业级测试开发工程师。AI大模型与智能应用持续落地，传统软件测试已无法满足大模型、Agent、RAG等产品的验证要求，企业急需懂提示词测试、模型鲁棒性测试、AI自动化框架开发的复合型人才。课程兼顾测试基础与AI技术，零基础可切入，也适合原有测试人员升级技术栈，职业路径可向测试开发、AI质量架构方向发展。

适配人群：