假如你从9月29号学习软件测试多久才能学完
🧱 阶段1：测试基础奠基（9.29-10.12| 13天）\n目标：建立测试思维与技术底子\n✅ 测试核心概念\n软件测试原则（质量模型、缺陷生命周期）\n测试分类：功能/性能/安全测试，黑盒白盒方法\n法律与伦理底线（数据隐私、测试边界）\n✅ 技术基础\n计算机网络：HTTP/HTTPS协议、请求响应流程\nLinux入门：常用命令、日志查看、环境部署\nPython基础：语法、数据类型、脚本编写（B站免费课+实战练习）\n✅ 数据库必备\nSQL增删改查、多表查询\n数据验证方法（如查询结果断言）\n⚔️ 阶段2：专项技能突破（10.12-11.9 | 4周）\n目标：掌握自动化与AI测试核心能力\n✅ Web/接口测试（重点）\n工具链：Postman（接口调试）、Selenium（Web自动化）\n用例设计：等价类/边界值/场景法覆盖\n实战：抓包分析、接口自动化脚本编写\n✅ 性能测试入门\n工具：JMeter压测、并发场景设计\n指标：响应时间、吞吐量、错误率监控\n✅ AI测试拓展\n模型评估基础：准确率/召回率/F1-Score\n数据测试：标注验证、特征漂移检测（初探EvidentlyAI工具）\n实战案例：测试智能对话系统回复一致性\n🎯 阶段3：实战项目锤炼（11.9-11.23| 2周）\n目标：用真实项目积累经验\n✅ 靶场演练\n开源项目测试：GitHub找含AI功能的项目（如智能客服系统）\n缺陷挖掘：设计测试方案、提交Bug报告、推动修复\n✅ 测试报告与复盘\n撰写测试总结：发现什么问题？如何复现？修复建议？\n量化成果：例“通过自动化脚本提升回归效率40%”\n✅ AI专项挑战\n尝试Kaggle数据测试赛道、HuggingFace模型验证任务\n🚀 阶段4：求职准备（11.23-11.30 | 1周）\n目标：拿下面试机会\n✅ 简历优化\n突出项目经验：写清测试策略、工具使用、缺陷分析能力\n量化成果：如“设计200+用例覆盖核心场景”“拦截5类高危缺陷”\n✅ 面试高频题准备\n测试设计：如何测试登录功能/AI推荐系统？\n工具原理：Postman和JMeter的区别？Python在测试中的作用？\nAI测试基础：模型效果评估指标有哪些？如何测试数据质量？\n✅ 模拟面试\n练习表达逻辑，用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目\n🧰 工具包推荐\n自动化：Selenium、Pytest、Requests\n性能：JMeter、Locust\nAI测试：EvidentlyAI、DeepChecks（模型监控）、HuggingFace（数据集）\n持续学习：B站“测试开发实战”、TesterHome社区、Kaggle竞赛\n希望能帮助到大家，也希望大家都能前程似锦学成归来！\n#软件测试 #AI测试 #自学软件测试 #自动化测试 #软件测试学习