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如何用 AI 进行软件测试？从直接提问到 Prompt，再到 Skills

面向刚开始使用 AI 的测试工程师，沿着直接对话、结构化 Prompt 和可复用 Skills 三个阶段，用手机号验证码登录案例讲清入门方法、适用场景与结果检查。

结合 Tom Akehurst 对测试金字塔的重新审视，讨论测试成本、服务级 API 测试、Mock 的边界，以及如何按风险分配测试投入。

结合 Ady Stokes 的思维模式质量模型，梳理四类十二种测试思维、购物车四轮演练，以及如何用 AI 引导、证据验证和评测发现被忽略的质量风险。

AI 会取代测试人员吗？结合 Rahul Parwal 关于 AI 噪音、上下文工程、AI 评测、测试指标、工具选择与职业发展的分享，讨论测试人员在 AI 时代真正需要放大的判断力。

AI 可承担重复测试，但需求澄清、风险发现、证据验证和团队协作仍需要人。Lewis Prescott 的分享也重新讨论了 ATDD 与 BDD 的价值。

面对一个完全陌生的系统，测试人员应该从哪里开始？结合 Kim Muncey 在 MoTaverse 的分享，聊聊如何通过好奇心、信息缺口、风险分析和 AI 辅助逐步理解并测试陌生系统。

解释软件向后兼容性如何支持旧版本、数据格式和接口，并通过 Python 2/3、Java 等例子说明兼容策略与升级影响。

背靠背测试同时运行多个功能相近的系统或实现，比较相同输入下的输出差异，验证迁移、重构或算法优化是否保留预期行为。本文介绍参考实现、测试用例与自动化比对，并讨论非确定性结果和大数据集的处理。

可用性测试通过监测系统正常运行时间、响应性和故障恢复能力，评估服务在维护窗口、流量高峰与网络中断等情况下能否持续访问。本文介绍 MTBF、MTTR、健康检查、监控工具及自动化实践，帮助识别停机风险并验证恢复能力。

解释自动化测试的适用范围与优缺点，介绍工具选择、脚本和测试类型，并说明如何将自动化融入软件开发生命周期。

说明 ASTQB 与 ISTQB 的关系、其在美国管理的认证测试员项目，以及认证申请、备考和考试准备流程。

概括 API 测试的目标与执行流程，比较测试类型和工具，并介绍 CRUD、REST/SOAP、身份验证、安全及自动化实践。