测试工程师玩转DeepSeek之Prompt

以下是测试工程师使用DeepSeek的必知必会提示词指南,分为核心场景和高效技巧两大维度:


一、基础操作提示模板

1. 测试用例生成
"作为[金融系统/物联网设备/云服务]测试专家,请为[具体功能模块]设计测试用例,要求:
- 覆盖[边界值/异常流/兼容性]场景
- 使用[等价类划分/正交法]设计方法
- 输出格式:步骤|预期结果|优先级"
2. 缺陷根因分析
"分析以下缺陷现象,给出可能的技术原因和验证方案:
[现象描述]
已知环境:{操作系统版本+测试工具+网络状态}
历史类似缺陷:{相关案例ID}"
3. 需求验证
"检查需求文档的测试可行性,识别:
1. 不可验证的需求项
2. 缺少的验收标准
3. 潜在的需求矛盾点
文档摘要:[粘贴关键段落]"

二、进阶场景提示策略

1. 安全测试加速
"基于OWASP TOP 10,为[REST API/移动应用]生成渗透测试方案,需包含:
- 认证绕过测试步骤
- 数据注入攻击向量
- 安全头缺失检测方法
输出格式:攻击类型|测试工具|预期风险等级"
2. 性能测试设计
"为[高并发交易系统]设计性能测试场景,要求:
- 定义阶梯式负载模型
- 标识关键监控指标(JVM/DB连接池等)
- 设置异常阈值触发机制
技术栈:[Spring Cloud+Redis+Oracle]"
3. 兼容性测试覆盖
"生成移动端多设备兼容性测试矩阵:
- 分辨率覆盖:720p/1080p/2K
- OS版本:Android 12-14
- 重点验证:[屏幕适配/权限管理/深色模式]
输出为Markdown表格"

三、智能辅助提示技巧

1. 自动化脚本生成
"将以下手工测试用例转化为Python+pytest自动化脚本:
[测试步骤描述]
要求:
- 使用Page Object模式
- 添加智能等待机制
- 包含失败重试逻辑"
2. 测试报告增强
"将原始测试数据转换为可视化报告:
输入数据:[CSV/JSON格式]
分析维度:
- 缺陷趋势图(按模块/严重等级)
- 通过率变化曲线
- 测试效率指标(用例/小时)"
3. 环境配置检查
"验证测试环境配置是否符合要求:
当前配置:[环境参数]
目标要求:[需求文档标准]
输出差异对比表,标记:✅合规 ❌风险⚠️待确认"

四、知识库维护提示

1. 用例库更新
"根据最新需求变更更新测试用例库:
变更描述:[功能修改点]
关联用例:[原用例ID]
输出:
- 需修改的用例项
- 建议删除的过时用例
- 推荐新增的测试场景"
2. 缺陷模式识别
"分析最近30天缺陷报告,提取:
1. 高频故障模式TOP3
2. 跨模块共性缺陷
3. 修复方案有效性评估
数据来源:[JIRA项目ID/筛选条件]"
3. 测试策略优化
"评估当前测试计划的改进空间:
现有策略:[描述测试方法]
约束条件:[时间/资源限制]
建议优化方向:
- 测试左移机会点
- 自动化覆盖盲区
- 风险驱动测试重点"

五、专家级提示技巧

  1. 分步追问法

    "先列出云服务测试的5大挑战,再针对[弹性伸缩测试]详细说明解决方案"
    
  2. 类比迁移法

    "将金融系统的双活架构测试经验迁移到电商库存系统,调整要点有哪些?"
    
  3. 压力测试建模

    "构建模拟双十一流量峰值的测试模型,需考虑:
    - 购物车突增模式
    - 库存锁竞争场景
    - 支付渠道故障转移"
    

六、避坑指南

  1. 精准提问:避免模糊表述
    ❌ “帮我写测试用例”
    ✅ “为电商支付接口生成包含幂等性验证的测试用例,覆盖网络中断重试场景”

  2. 上下文补充:提供技术背景

    "在K8s+Istio环境下,如何测试服务熔断策略?当前配置:[YAML片段]"
    
  3. 结果验证

    "请检查生成的性能测试方案是否存在以下问题:
    - 未考虑GC暂停影响
    - 缺少分布式追踪验证
    - 网络带宽估算不足"
    

掌握这些提示词技巧,测试工程师可提升与DeepSeek的协作效率至少3倍。建议结合具体项目上下文进行二次优化,并建立团队内部的提示词知识共享库。

### 如何配置或自定义 DeepseekPrompt 设置 #### 配置 Deepseek API 和模型 为了使用 Deepseek 进行交互,需先完成基本设置。这包括选择 `Deepseek` 模型并配置之前创建的 `Deepseek` 的 API Key,同时保持模型名称为默认值 `deepseek-chat` 即可[^1]。 #### 接口详情 API 域名为 `https://api.deepseek.com/v1`,密钥则是在上文中获取到的 API Key,而使用的模型同样命名为 `deepseek-chat` 。这些参数应在请求头或请求体中适当位置填入以确保能成功调用接口服务[^2]。 #### 设计规范化提示的原则 对于希望优化与改进提示语的情况,可以从以下几个方面着手: - **格式规范化**:确保每次发送给大语言模型的任务描述遵循一致的形式,使得机器更容易理解用户的意图。 - **结构可扩展性**:允许用户基于特定应用场景调整输入模板,从而支持更广泛的功能需求。 - **明确性和完整性**:无论是主要命令还是额外条件都要清晰表达出来,防止因表述不清而导致的结果偏差。 - **灵活性**:尽管指令本身应当精确无误,但在措辞的选择上仍留有一定余地,以便于覆盖更多样化的情境[^3]。 ```json { "model": "deepseek-chat", "prompt": "请按照以下格式提供天气预报:\n城市名: 北京\n日期: YYYY-MM-DD\n最高温度: XX°C\n最低温度: XX°C\n风力等级: X级\n湿度: XX%", "max_tokens": 50, "temperature": 0.7 } ``` 此 JSON 对象展示了如何构建一个有效的 API 请求来定制化提示词。通过指定 `model`, `prompt`, `max_tokens` 及其他必要字段,可以有效地控制返回结果的质量和形式。
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