AI 测试面试题：AI 生成测试用例的质量评估体系怎么建

AI 测试八股之一：怎么给 AI 生成的测试用例打分——需求覆盖度、正确性、可执行性、冗余度、边界与异常完整性、规范性六个维度，以及一个 100 分的简易打分模型。

AI 测试面试题：测试数据集怎么分层搭、BadCase 怎么管

AI 测试八股之一：测试数据集要分三层搭（基础正向、边界与对抗、历史 BadCase），BadCase 按「收集 → 分类标注 → 入库 → 回归复用」当资产管，并做版本管理保证可复现。

AI 测试八股之一：用大模型给另一个模型的输出打分（LLM-as-a-judge）的原理、优势与局限——能理解语义与逻辑、可大规模自动化，但受评审模型能力与提示词设计影响，还存在同质化偏好。

AI 测试八股之一：传统测试建立在「给定输入产生预期输出」的确定性上，LLM 测试面对的是概率性输出——断言方式、评估指标、用例设计与数据准备都要换一套逻辑。