其实大部分软件测试，都是先混进去再说😓
坐办公室容易，进办公室难！我发现很多人在软件测试面试中普遍存在一些软肋，如果不突破，真的很难拿到offer！\n \n1️⃣ 测试基础不扎实\n问题表现：对测试方法（如边界值、等价类）、缺陷管理流程、测试用例设计理解不到位，现场设计测试用例时逻辑混乱（比如针对一个登录功能设计用例）。\n建议：\n深入理解软件测试生命周期和常见测试模型（如V模型、W模型）。\n能清晰阐述Bug跟踪流程、自动化测试金字塔原理。\n补充了解AI测试基础，如模型稳定性验证、数据质量测试等基本概念。\n \n2️⃣ 自动化停留在工具使用层面\n问题表现：会用Selenium或Appium写脚本，但说不清定位元素的最佳实践、等待机制的区别（隐式/显式等待）、框架设计思想（如Page Object模式）。\n建议：\n研究自动化测试框架底层原理（如Selenium WebDriver通信机制）。\n思考应用场景：比如如何实现失败自动截图？数据驱动测试如何设计？\n如接触AI产品或大模型相关项目，可了解AI自动化测试工具的基本逻辑，如模型输出校验自动化。\n \n3️⃣ 项目描述缺乏测试深度\n问题表现：只提到“做了自动化测试”，但不说为什么选择这些用例自动化、自动化覆盖率多少、遇到了哪些稳定性挑战又如何解决的。\n建议：\n突出质量贡献：比如缺陷预防手段、回归测试效率提升数据。\n准备一个复杂问题的排查过程（如如何定位一个前后端交互的偶现缺陷？）。\n \n4️⃣ 缺乏性能/安全测试经验\n问题表现：只负责功能测试，对性能测试工具（如JMeter脚本编写、监控分析）、安全测试（如OWASP TOP 10漏洞原理）了解较少。\n建议：\n至少掌握一种性能测试场景设计与分析（如并发用户模型、TPS和响应时间关系）。\n了解CI/CD中的测试集成（如Jenkins中自动执行测试脚本）。\n若有意向AI测试发展，可了解模型推理性能（如响应延迟、资源占用）及AI伦理与安全等相关内容。\n \n如今企业面试很少只问理论，更多是：\n场景题：如何设计一个电商下单流程的测试策略？\n实战题：手写一个SQL查询重复数据或简单的Python脚本处理测试数据\n质量保障思维：如何推动开发团队提高代码质量？线上故障排查思路是什么？\nAI测试相关：比如如何测试智能客服应答准确性、如何评估推荐系统的排序效果等\n \n建议：把“会测试”变成“懂质量”，并能体系化表达你在项目中的技术贡献。即使是软件测试岗位，如今也越来越多地接触到AI元素，提前积累相关知识，会在面试中更具优势\n \n#自动化测试 #软件测试面试 #自学软件测试 #软件测试