一、AI 测试的分水岭 从“使用”到“治理”现在市面上的 AI 测试落地尝试，基本分两个流派。一派是把 Claude Code 当外包小弟，人写提示词，它出脚本，人再复制粘贴到框架里。看起来快，实则返工率高得惊人。因为每一轮对话都是独立的，没有版本约束，没有上下文锁定，出问题只能从聊天记录里翻证据。 另一派，已经开始用交付流水线的思维治理 AI。不再把 Claude Code 当成一个聊天窗口，而是当成流水线里一个“生成步骤”。这个步骤有固定的输入源、参数化模板、审批节点、质量阈值，跑完自动进入下一环节。后一种做法的核心已经不是“用 AI”，而是把 AI 输出变成可治理的资产。这就是 Harn...

各位佬，我这简历可以找到实习吗😭

github原来还有挂人的作用搞大模型真是能狠赚笔xxx在coding补课：一个普通的大厂前端实习，可以被包装成 AI Infra；一个并不算核心的工作内容，可以被描述成“关键项目负责人”；一个算不上核心的开源贡献，可以被渲染成项目核心 Maintainer网络上很多博主借助AI包装自己，卖课割韭菜的一堆，大家还是保持理智，有钱不如给AI

二本计科专业，想学测试，要从哪里入手，求