二、AI测试赋能-赋能篇      

1、如果让你负责推动部门的AI提效落地，你的前三个月计划是什么？请分阶段说明。

2、你如何衡量AI工具在团队中的投入产出比？你会关注哪些核心指标？

3、团队成员对AI有抵触情绪，认为”AI会取代我”，作为项目负责人你如何化解这种焦虑并推动落地？

4、你认为在AI时代，你所在岗位的核心竞争力会从哪些维度发生迁移？你如何提前布局？

5、你能完整描述一套 AI + 测试 的落地流程吗？

6、如果让你搭建 AI 辅助测试平台 / 能力，你会怎么做？

7、你如何用 AI 提升用例覆盖率、缺陷逃逸率这类指标？

三、AI测试工具篇-MidScene   

1、请解释MidScene的核心功能和使用场景。如何配置MidScene使用不同的大模型服务（如阿里云大模型）？

2、MidScene的核心技术特点是什么？与传统自动化测试工具相比有什么优势？

3、MidScene的yaml配置文件结构包含哪两个主要部分？各自的作用是什么？

4、在运行MidScene测试脚本遇到哪些常见错误？如何解决？

5、MidScene的桥接模式有哪些选项？分别适用于什么场景？

6、与传统的Selenium/Appium等自动化测试工具相比，MidScene的优缺点是什么？

7、请分享一个你认为MidScene可以解决的实际测试问题，并说明解决方案。

四、AI产品测试   

1、请简要说明你对AI测试的理解。与传统软件测试相比，AI测试的核心差异和挑战是什么？

2、你认为AI测试的关键质量指标有哪些？如何评估一个AI模型或AI产品的测试覆盖度？

3、如何测试AI模型的行为一致性？例如，对于一个文本分类模型，如何设计测试用例验证其在不同输入下的输出稳定性？

4、针对AI模型，你会如何设计边界情况测试？例如，对于一个图像识别模型，边界情况可能包括哪些？

5、如何评估AI测试数据的质量？数据的多样性、代表性、准确性对测试结果有什么影响？

6、你在AI测试项目中遇到的最大挑战是什么？你是如何解决的？

7、如何平衡AI测试中的自动化与人工干预？在哪些场景下，人工测试仍然是必要的？

8、在使用大语言模型（LLM）进行测试时，提示词的设计对测试结果有重要影响。你会如何设计有效的提示词来验证模型的功能？

9、如何测试AI模型的响应时间、吞吐量等性能指标？对于大模型，如何评估其在不同并发场景下的表现？

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