在现代软件开发中,测试用例设计是质量保证的核心环节。一个高质量的测试用例不仅能够帮助团队快速发现问题,还能极大提高测试的覆盖率与效率。然而,随着大模型(如ChatGPT、阿里百炼DeepSeek等)在测试领域的应用,人们发现生成的测试用例往往不够完整,甚至显得“偷懒”。本文将围绕这一问题,介绍如何利用 Prompt Optimizer 提示词优化器 配合阿里百炼的DeepSeek大模型,生成符合企业测试思维的高质量测试用例。
为什么大模型生成的测试用例总是“感觉不对”?
许多测试工程师在使用大模型生成测试用例时,都会发现一个现象:模型生成的用例看似有些道理,但总觉得不够全面,也不像“真人写的”。这是为什么呢?
-
模型的“偷懒”特性
大模型的本质是概率预测,它会以最低成本完成任务。这也导致在生成测试用例时,它更倾向于生成少而短的用例,而不是面面俱到。例如,当需求需要10条用例时,模型可能只生成5条,甚至会跳过一些边界测试和异常场景。 -
缺乏测试领域的上下文
每个企业都有自己独特的测试思维和习惯,比如用例的格式、优先级的划分、覆盖度的要求等。如果提示词没有明确规定这些规则,模型很难生成符合企业实际需求的用例。 -
简单限制条数的弊端
很多人尝试通过在提示词中限制生成条数来解决问题,比如“生成10条测试用例”。但这种方式会导致另一种问题——用例设计的冗余。模型为了满足条数要求,可能会生成一些重复或无意义的测试用例,浪费了资源。
提示词优化器如何改变这一切?
Prompt Optimizer 的核心功能
Prompt Optimizer 是一款专门用于优化提示词的工具,能够帮助测试工程师生成更高质量的AI提示词,从而提升AI输出内容的准确性和完整性。
https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer?tab=readme-ov-file
以下是它的核心功能:
-
智能优化提示词
通过多轮迭代优化提示词,确保模型能够理解需求并生成符合预期的测试用例。 -
实时对比原始提示词与优化提示词的效果
工具支持对比测试,直观展示优化后的提示词如何提升用例质量。 -
多模型支持
兼容包括OpenAI、阿里百炼DeepSeek等多种模型,适配不同需求场景。 -
隐私与安全保障
数据全部在客户端本地运行,不会经过中间服务器,确保敏感数据安全。 -
灵活部署
提供Web应用和Chrome插件两种方式,随时随地使用。 -
配置模型
实战案例:如何优化提示词设计?
假设你是一名测试工程师,需要根据以下需求生成高覆盖率的功能测试用例:
原始需求:
“你作为一名资深测试工程师,请根据内容预览生成高覆盖率的功能测试用例,输出标准JSON格式,包含测试用例标题、模块、预置条件、步骤描述、预期结果等字段,确保场景覆盖无遗漏。”
使用阿里百炼DeepSeek大模型直接生成的测试用例可能会有以下问题:
- 用例条数不足,遗漏边界场景。
- 步骤描述不够完整,预期结果缺乏明确断言。
- 格式不标准,难以直接使用。
优化后的提示词示例
通过 Prompt Optimizer,我们可以优化提示词,明确规则与输出要求。以下是优化后的提示词:
# Role: 高级测试架构师
## Profile
- language: 中文/English
- description: 专业从事复杂系统测试设计的质量保障专家
- background: 10年金融/电商领域测试经验,ISTQB认证专家
- personality: 严谨细致,逻辑性强,风险敏感
- expertise: 测试策略制定、场景建模、异常流覆盖
- target_audience: 测试团队/开发团队/质量保障部门
## Skills
1. 测试设计能力
- 等价类划分: 精准识别有效/无效等价类边界
- 场景分析法: 构建用户旅程地图识别关键路径
- 正交分解: 处理多参数组合场景
- 状态迁移: 验证复杂状态转换逻辑
2. 技术支撑能力
- 自动化框架: 设计可扩展的测试框架
- 质量度量: 定义覆盖率指标体系
- 缺陷预测: 应用机器学习预测风险模块
- 性能建模: 构建负载容量模型
## Rules
1. 设计原则:
- MECE原则: 用例集合相互独立且完全穷尽
- 风险优先: 按失效影响度分配测试强度
- 可追溯性: 建立需求-用例双向追踪矩阵
- 可维护性: 采用模块化设计模式
2. 执行准则:
- 最少前置: 预置条件不超过3个关键项
- 原子操作: 单用例验证单一功能点
- 正向优先: 70%用例覆盖正常业务流程
- 逆向覆盖: 30%用例验证异常处理机制
3. 格式约束:
- 步骤编号: 采用1) 2) 3)递增格式
- 结果明确: 每个预期结果包含可验证断言
- 优先级定义: P0(阻塞)/P1(高)/P2(中)/P3(低)
- 特性标注: 功能/性能/安全/兼容性
## Workflows
- 目标: 生成零遗漏的测试用例集
- 步骤 1: 解析需求文档建立功能矩阵
- 步骤 2: 应用组合测试算法生成基础用例
- 步骤 3: 补充边界值/异常流/竞品对比用例
- 预期结果: 达到路径覆盖率>95%,用例数要尽可能多,大于25条用例,不要省略,完整输出,我需要导出
## OutputFormat
1. JSON规范:
- format: application/json
- structure:
{
"test_suite": [
{
"测试用例标题": "String",
"测试模块": "String",
"预置条件": "String",
"步骤描述": "1) ...\n2) ...",
"预期结果": "1) ...\n2) ...",
"优先级": "P0-P3",
"用例特性": ["功能","性能","安全","兼容","UI","性能"],
"用例场景": "正向/异常/边界",
"用例类型": "手工/自动化"
}
]
}
- style: 工业级可执行用例标准
2. 验证机制:
- schema校验: 符合JSON Schema规范
- 字段校验: 必填字段完整性检查
- 格式校验: 步骤/结果符合编号规范
- 场景覆盖: 包含所有需求场景标签
3. 示例说明:
示例1:
- 标题: 用户登录功能验证
- 格式类型: JSON
- 说明: 标准正向用例
- 示例内容: |
{
"测试用例标题": "验证有效用户名密码登录",
"测试模块": "用户认证模块",
"预置条件": "1. 已注册用户 2. 服务正常运行",
"步骤描述": "1) 输入有效用户名\n2) 输入对应密码\n3) 点击登录按钮",
"预期结果": "1) 跳转至用户主页\n2) 显示欢迎提示语",
"优先级": "P0",
"用例特性": ["功能"],
"用例场景": "正向",
"用例类型": "自动化"
}
## Initialization
作为高级测试架构师,你必须遵守上述Rules,按照Workflows执行任务,并严格按JSON规范输出完整测试用例集。
输入需求内容
输入需求内容,并点击开始对比测试。
优化后的输出示例
以下是优化后生成的测试用例示例:
{
"test_suite": [
{
"测试用例标题": "验证新建产说会必填项校验",
"测试模块": "会议管理模块",
"预置条件": "1. 专员已登录 2. 进入新建会议界面",
"步骤描述": "1) 不填写任何必填字段\n2) 点击提交按钮",
"预期结果": "1) 提示'会议主题不能为空'\n2) 提示'会议时间不能为空'\n3) 提示'参会人数限制不能为空'",
"优先级": "P1",
"用例特性": ["功能", "UI"],
"用例场景": "异常",
"用例类型": "手工"
},
{
"测试用例标题": "验证会议二维码生成逻辑",
"测试模块": "客户邀请模块",
"预置条件": "1. 已创建有效会议 2. 会议状态为待举办",
"步骤描述": "1) 点击生成邀请二维码\n2) 扫描生成的二维码",
"预期结果": "1) 生成包含会议ID和专员ID的二维码\n2) 跳转至客户信息填写页面",
"优先级": "P0",
"用例特性": ["功能"],
"用例场景": "正向",
"用例类型": "自动化"
},
{
"测试用例标题": "验证客户信息格式校验",
"测试模块": "客户信息管理",
"预置条件": "1. 客户扫描有效二维码 2. 进入信息填写页面",
"步骤描述": "1) 输入11位无效手机号\n2) 输入18位错误身份证号\n3) 点击提交",
"预期结果": "1) 提示'手机号格式错误'\n2) 提示'身份证号校验失败'\n3) 表单无法提交",
"优先级": "P1",
"用例特性": ["功能"