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现如今行情没有以前火爆，所以现在就是人卷人。尤其是软件测试，所以面试前的准备必不可少！

那在这里给大家免费赠送一份《2026软件测试面试题文档》，囊括AI测试相关的大厂问题和20+技术栈的真题，文后有部分资料展示..

就算没有面试的打算，这套系统的教程也能帮你完善技术体系！

一、AI测试赋能-基础篇 

1、你日常工作中最常用的AI工具有哪些？请描述一个具体的使用场景和操作步骤。（如MidScene、Trae、通义灵码等）

2、让 AI 帮你写测试用例，你一般怎么输入提示词？你会直接用吗？为什么？

3、在你使用AI生成测试用例时，如何保证输出结果符合公司项目的业务需求呢？

4、你曾经用AI完成过哪些以前需要手工完成的重复性工作？效率提升了多少？

5、你用 AI 查过 bug 原因或日志吗？效果怎么样？

6、你用过 AI 辅助写接口测试 / 自动化代码吗？写过什么？

7、当AI模型的输出不符合预期时，如何定位问题？可能的原因有哪些（如数据问题、模型过拟合/欠拟合、提示词设计不当）？

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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？

如果对你有帮助的话，点个赞收个藏，给作者一个鼓励。也方便你下次能够快速查找。

最后： 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

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