基础表达
Day 01-07Explaining a Defect and a Fix
能用英文说清缺陷现象、复现路径、根因、修复和验证方式
Describing Your QA Work
能介绍自己作为 QA 的职责、工作流和协作对象
Standup Update for QA
能在站会上清楚汇报测试进展、风险、阻塞和下一步
Reading Requirements and Technical Documentation
能从英文需求、API 文档、设计文档里提取测试相关信息
Explaining API Testing
能说明接口、请求、响应、校验点和异常场景
Writing Bug Reports and Test Notes
能写出清楚、可复现、对研发友好的英文 bug report
Weekly Review 1
整合缺陷、站会、文档、API、测试说明等基础表达
AI 协作
Day 08-15Explaining Test Strategy in the AI Agent Era
能说明如何把 AI agents 纳入测试策略，同时讲清测试范围、优先级、风险和质量目标
Reviewing Code and AI-Generated Tests
能看懂并评论 AI 生成代码、AI 生成测试、可测试性、边界和回归风险
Discussing Trade-offs: Manual, Automation, and AI Agents
能表达手工测试、传统自动化和 AI 测试 agent 在速度、覆盖、稳定性、成本之间的取舍
API, MCP, and Test Tool Contract Discussion
能参与 API 契约、MCP tool contract、测试数据和工具调用边界的英文讨论
Debugging with AI Agents in a Meeting
能在会议中描述如何使用 AI agent 辅助排查，同时保留证据、假设和人工判断
Sprint Planning for AI-Assisted QA Scope
能在迭代计划中估算 AI-assisted QA 工作量、agent 任务边界、依赖和验收条件
Incident Update with AI-Assisted Quality Follow-up
能汇报线上事故影响、AI 辅助总结、验证状态和后续质量改进
Writing QA Engineering Updates with Agent Results
能写出包含 agent run、自动化覆盖、质量风险和人工验证结论的英文 QA 周报
AI 面试
Day 16-23Self Introduction for AI-Native QA Engineers
能在海外岗位面试中介绍自己作为 AI-native QA 的背景、技能和质量观
AI Testing Project Deep Dive
能深入介绍 AI 测试、测试 agent、自动化平台、LLM eval 或质量流程改进项目
Behavioral Questions for QA in AI-Enabled Teams
能用 STAR 回答在 AI-enabled team 中协作、冲突、责任感、质量守护类问题
Explaining Architecture for Testing Agents
能从测试 agent 视角讲系统组件、MCP/tool 边界、数据流、风险点和验证策略
AI Testing, MCP, Skills, and Evals Vocabulary
能解释 AI testing、MCP、agent skills、LLM evals、observability、testability 等概念
Handling Follow-up Questions about AI Testing
能回答关于 AI 测试可靠性、假设、限制、误报漏报和人工把关的面试追问
Talking About Failures, Escaped Defects, and AI False Confidence
能诚实讲清漏测、AI false confidence、agent 误判、责任、改进和长期影响
Mock Interview for AI-Native QA Engineer
能完成一轮结构化英文 AI-native QA 技术面试表达
AI 阅读演讲
Day 24-30Reading AI Testing Blogs, Docs, and Postmortems
能阅读 AI testing、agent workflow、MCP、LLM eval、工程事故复盘类英文文章
Summarizing AI Testing and Quality Engineering Articles
能把 AI 测试和质量工程文章总结成口头和书面英文输出
Presenting an AI Testing Technical Topic
能做 3 分钟关于 AI testing、test agent、MCP、evals 或质量工程的英文分享
Explaining a Testing Agent Design Decision
能说明为什么选择某种 testing agent 设计、skill 设计、MCP 工具边界或评估策略
Giving a Lightning Talk on AI Quality Engineering
能完成结构清楚、有例子、有结论的 AI 质量工程英文短讲
Q&A After an AI Testing Talk
能回答关于限制、取舍、扩展性、准确性、成本和下一步改进的追问
Final Demo Talk: AI-Native QA Engineering
能完成 5-8 分钟 AI-native QA/质量工程主题英文演讲与问答