4-手工测试用例的智能化生成-孟国军-0711.pdf

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1、手工测试用例的智能化生成San Meng目录CONTENTS1序章2产品功能3技术方案4未来展望传统手工用例 维护成本高维护成本高 一致性差一致性差：不同QA的经验导致用例质量参差不齐 灵活性不足灵活性不足：难以适应需求的快速变化、复用性低 难以自动化难以自动化：手工用例的结构和描述无法直接转化成自动化AI时代下的手工用例挑战挑战：AI-coding不确定性带来更高的质量风险和排查难度QA测试效率有可能跟不上研发开发效率机会：提升用例生产效率，达到小时级别甚至更低生成的标准化将促进自动化快速开发和运行AI强大推理能力和知识域将会提升测试覆盖度用例智能生成特性1、快快：低成本一键生成需求用例2、

2、准准：根据业务特性自适应调整用例的范围，精准测试。3、灵灵：用例的执行过程能够根据需求变化、专家输入、测试覆盖度、测试日志、缺陷情况动态补充/调整用例。4、转转：用例描述更加标准，能够快速转化成自动化用例(UI、接口等)未来变化QA的工作善于利用Agent补充用例、校准用例、确认结果。4序章-为什么要写手工用例？产品功能0202产品功能可快速将文档转化为可执行用例，显著提升测试准备效率。系统支持与现有用例系统融合，快速补充其他维度用例，内置的Chat交互模式让用例调整过程更加直观高效，降低测试人员的学习成本。基于PRD理解的一键生成用例产品功能 1通过大模型自动检测用例的规范性，包括步骤完整性

3、、预期结果明确性等关键要素，并给出优化建议。该功能可识别重复、冗余的用例，帮助团队建立标准化用例库，确保测试资产的质量一致性，易于用例理解及自动化转化。智能化用例治理产品功能 3结合用户沉淀的专家测试方法膨胀是系统自动分析当前用例验证点、功能及维度，智能补充边界值、异常场景等用例。基于用户故事上下文的学习能力，使膨胀的用例更贴合业务实际描述。基于专家经验的用例智能膨胀对例进行语义分析，自动标记资损相关、高频变更等高风险场景用例，形成重点回归测试集。通过建立风险等级标签体系，帮助团队优化测试资源分配，确保核心质量问题的能被少量用例发现，大幅提升回归测试效率。风险用例智能识别产品功能 2产品功能

4、467基于PRD测试用例智能生成用例智能检测基于专家经验的用例智能膨胀02产品功能-演示基于历史经验持续学习迭代大模型结合历史测试数据调整用例生成策略，适应需求变化。例如基于历史用例、故障、业务图谱等系信息进行用例生成。THIRD基于过程反馈实时用例优化根据模型生成的测试用例在执行过程中的测试覆盖情况、过程结果动态更新、扩充当前用例测试集合。FOURTH运行成本低适应动态变化数据依赖复杂度增加优挑战自我学习能力缺陷快速识别覆盖率高反馈系统构建成本处理反馈的效率优挑战用例持续迭代基于人机交互式用例生成通过实时人机交互设计，用户可动态调整生成策略，显著提升用户在用例生成过程的的参与度。用例迭代快接

5、受度高需要有效的反馈机制模型对错误反馈敏感优挑战用户参与强基于PRD理解的用例生成通过大模型解析软件需求/技术文档，自动提取关键测试对象和场景，直接转化成手工用例。1FIRST自动化高理解强一致性依赖文档质量依赖解析方案优挑战8SECOND23402产品功能-设计思路1、如何掌握全面的测试与业务知识，实现相对完整测试覆盖如何掌握全面的测试与业务知识，实现相对完整测试覆盖-通过预训练、微调及RAG技术，将测试领域知识（如边界值分析、等价类划分）和业务文档（如PRD/用户手册）融入AI，使其理解系统逻辑-结合业务知识图谱技术，构建业务实体关系网络，增强复杂场景覆盖能力，避免遗漏核心测试路径2、如何

6、像测试专家一样精准设计用例，减少用例过度生成如何像测试专家一样精准设计用例，减少用例过度生成(泛滥泛滥)-引用专家设计的标杆用例，强化学习精准的测试模式。-结合对抗性训练，自动识别并修正冗余或重复场景。-通过人工反馈闭环优化用例生成。核心挑战实践方案1、全面性：-基于150万+用例清洗业务知识图谱，结合RAG技术提升生成用例的完整性。2、精准性：-通过专家用例建立功能与校验点的关联关系，提升设计准确性。-采用过拟合标记与修正机制进一步优化结果。(如未采纳的修正)VS902产品功能-核心挑战问题改进技术实现0301030204首先需将PRD中的核心功能功能模块逐项拆解，例如登录、支付等，并绘制功