需求分析與開發指南

如果你還不考慮讓人工智能接手重復性的測試用例編寫工作，你可能會發現自己在同行中落后一大截。

上周有一位銀行領域的同事抱怨說，在上線前的最后關頭還在手動補充測試用例，“登錄成功”的場景被反復寫了十幾遍。評審時領導的一句話就讓他們之前的辛苦付諸東流：“這些都屬于無效覆蓋。”

這種情況聽起來熟悉，但它實際上揭示了一個事實：人工智能不僅僅是錦上添花的存在，而是救命稻草。

需求繁雜、文檔混亂加上時間緊迫這三重壓力足以讓人抓狂。測試團隊常常被這些問題困擾得束手無策。

原方案中提到的將“TXT、Word、PDF等格式直接輸入大模型”并不是空談，實際操作下來可以節省80%以上的格式整理工作量。

最巧妙的是，通過這種方式提取出的不是簡單的項目列表，而是包含測試類型和具體測試點的信息組合。這就像把一團亂麻拆成了許多條可穿針引線的小段落。

關于自動生成部分，有些人擔心AI生成的內容會過于寬泛或缺乏細節。

文章中提到的雙AI審核機制十分實用：一個負責廣撒網式地產生內容，另一個則專注于挑出問題并進行細化和改進。

這種方式有點像先讓實習生撰寫初稿，然后再由資深編輯來進行糾錯和完善。

開源項目autogen_demo_v8中有一個小技巧是將“需求-用例映射表”放入提示詞中，這使得重復率直接下降了四成，并且異步超時時間也從30秒縮短到了7秒。

在測試用例的采納與棄用設計上還有一個巧妙之處：一旦某個用例被標記為“已采納”，即使后續生成的相同名稱用例也不會再次入庫。

有人認為這是多此一舉，但實際上它能有效防止測試用例庫膨脹帶來的問題——當數據庫臃腫時，搜索效率會急劇下降。

頁面分頁和統計優化雖然看似瑣碎，但對于強迫癥患者來說卻是福音。

之前每翻一頁，統計數據就會重置為零，領導詢問“覆蓋率是多少”時，團隊成員只能支吾其詞。

現在有了全量統計算法的支持，在任何頁面上都能自信地給出準確的統計結果。

行業中的最新趨勢也為那些感到焦慮的人們帶來了一絲甜味。

霍格沃茲學社開放了自定義提示功能，這意味著你可以要求生成特定類型的異常情況；Testin XAgnet在視覺版本中增加了一個“自我修復”按鈕，當界面元素發生變化時可以自動重新錄制腳本，大大減少了維護工作量。

但真正的挑戰在于需求本身：模糊不清的要求即便再強大的AI也會偏離主題。

與其等待AI變得更聰明，不如將需求描述得更加明確具體。例如，“如果用戶輸入負數金額，系統應顯示錯誤信息并拒絕提交”，這樣的表述要比“提高用戶體驗”更為有效和直接。

最后只想提醒大家：AI測試平臺并不能成為萬能的解決方案，它更像是一把鋒利的鏟子。

只有深入挖掘需求的本質，才能編寫出全面而準確的測試用例。

通過磨礪這把鏟子，今晚你就能少熬兩小時，享受更多休息時間。

(責任編輯：佚名)