智能提示词生成器：助力测试工程师快速设计高质量测试用例

在软件测试中，测试用例设计方法的选择和实施是确保软件质量的重要步骤。测试工程师经常需要根据不同的测试场景、参数维度和业务需求，设计出覆盖率高且有效的测试用例。然而，设计测试用例并非易事，特别是在面对复杂的业务逻辑时。

为了帮助测试工程师高效生成测试用例提示词，本文介绍了一款 智能提示词生成器，结合常见的测试设计方法，能够快速生成结构化的测试用例提示词，便于测试工程师使用大模型（例如国产之光 deepseek-r1）完成具体用例的生成。

以下是详细的工具功能解析和代码实现。

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1. 功能概览

1.1 核心功能

• 内置八种常用测试用例设计方法：涵盖正交分析法、边界值分析、等价类划分、状态转换法、决策表法、错误推测法、场景法、因果图法，满足不同场景需求。
• 支持两种输入模式：用户可以手动输入参数维度（显式参数模式）或输入需求文档类型（需求文档分析模式）。
• 提供默认模板：当用户未指定具体参数或方法时，生成器提供默认提示词模板，适用于通用场景。
• 生成结构化提示词：输出内容包括用例编号、标题、测试数据、操作步骤、预期结果等，便于直接使用。

1.2 适用场景

• 测试工程师需要快速生成测试用例提示词。
• 测试用例设计需要结合具体参数维度或需求文档。
• 测试团队希望统一用例格式，提升沟通效率。

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2. 代码模块解析

下面，我们将分模块解析代码功能，帮助测试工程师理解生成器的设计逻辑。

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2.1 参数处理模块

parameters = ""
if isinstance(params, dict) and len(params) > 0:
    # 显式参数模式
    parameters = "参数维度：\n" + "\n".join(
        [f"▸ {k}：{', '.join(v)}" for k, v in params.items()]
    )
elif isinstance(params, list):
    # 需求文档类型提示
    doc_type = params[0] if params else "通用需求"
    parameters = f"需求文档类型：{doc_type}\n" + \
                 "请提取以下要素：\n" + \
                 "1. 核心业务实体及其属性\n" + \
                 "2. 关键业务流程步骤\n" + \
                 "3. 状态转换规则\n" + \
                 "4. 输入验证规则\n" + \
                 "5. 错误处理策略"
else:
    # 默认需求分析模式
    parameters = "需求分析指南：\n" + \
                 "1. 识别功能边界（系统做什么/不做什么）\n" + \
                 "2. 提取业务规则（计算规则、验证规则）\n" + \
                 "3. 定义用户角色及其权限\n" + \
                 "4. 梳理关键业务流程（正常流、备选流、异常流）\n" + \
                 "5. 标记敏感操作（审计日志、权限校验点）"

解析

• 显式参数模式：当用户提供字段名称和参数值时，工具将生成参数维度清单。
• 需求文档分析模式：当用户输入需求文档类型时，工具会引导用户提取关键业务要素。
• 默认需求分析模式：当用户未提供任何信息时，工具生成通用的需求分析指南。

示例

输入以下参数：

params = {
    "支付方式": ["银联支付", "支付宝支付", "微信支付"],
    "金额范围": ["<100", "100-1000", ">1000"],
    "货币类型": ["CNY", "USD"]
}

生成的内容：

参数维度：
▸ 支付方式：银联支付, 支付宝支付, 微信支付
▸ 金额范围：<100, 100-1000, >1000
▸ 货币类型：CNY, USD

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2.2 测试设计方法库

method_library = {
    "正交分析法": {
        "desc": "使用正交表生成参数组合，覆盖所有参数对的交互组合",
        "steps": ["构建正交表", "优化组合数量", "验证两两覆盖"],
        "coverage": "参数对组合覆盖率 ≥95%"
    },
    "边界值分析": {
        "desc": "针对数值型参数测试极值：最小值、略高于最小值、正常值、略低于最大值、最大值",
        "steps": ["识别边界参数", "生成六点值（min-1,min,min+1,norm,max-1,max）", "处理无效类"],
        "coverage": "边界条件覆盖率100%"
    },
    "等价类划分": {
        "desc": "将输入划分为有效/无效类，每个类选取代表值测试",
        "steps": ["定义有效等价类", "定义无效等价类", "生成代表值"],
        "coverage": "每个等价类至少1个用例"
    },
    "状态转换": {
        "desc": "基于状态机模型测试合法/非法转换",
        "steps": ["绘制状态图", "覆盖所有合法转换", "测试非法转换"],
        "coverage": "状态转换覆盖率100%"
    },
    "决策表": {
        "desc": "条件组合的全覆盖测试（适合复杂业务规则）",
        "steps": ["列出所有条件桩", "构建真值表", "合并相似项"],
        "coverage": "条件组合覆盖率100%"
    },
    "错误推测": {
        "desc": "基于经验测试易错点：异常输入、中断测试、并发操作",
        "steps": ["列出历史缺陷", "分析脆弱模块", "设计非常规操作"],
        "coverage": "补充覆盖边界外的5%"
    },
    "场景法": {
        "desc": "模拟用户旅程测试端到端流程",
        "steps": ["识别主成功场景", "定义扩展场景", "组合异常路径"],
        "coverage": "主流程覆盖率100%"
    },
    "因果图": {
        "desc": "分析输入条件的逻辑关系生成用例",
        "steps": ["识别原因和结果", "构建因果图", "生成判定表"],
        "coverage": "因果逻辑覆盖率100%"
    }
}

解析

这个模块内置了八种常用的测试用例设计方法，每种方法包含：

1. 描述：方法的核心思想和适用场景。
2. 关键步骤：测试设计的具体操作流程。
3. 覆盖率：方法的目标覆盖率标准。

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2.3 提示词生成逻辑

prompt = f"""Role: 测试用例设计专家

Rules:

设计目标：
通过{method}实现：
{selected_method['desc']}
关键步骤：
{chr(10).join([f'{i + 1}. {step}' for i, step in enumerate(selected_method['steps'])])}

{parameters}

输出要求：
1. 格式：结构化JSON
2. 字段：
   - 用例编号：<模块缩写>-<3位序号>
   - 用例标题：<测试目标> [正例/反例]
   - 前置条件：初始化状态描述
   - 测试数据：参数值的具体组合
   - 操作步骤：带编号的明确步骤
   - 预期结果：可验证的断言
   - 优先级：P0(冒烟)/P1(核心)/P2(次要)
3. 示例：
{generate_example(method)}

质量标准：
- {selected_method['coverage']}
- 正向场景用例占比60%
- 异常场景用例占比30%
- 边界场景用例占比10%

生成步骤：
1. 参数建模 → 2. 场景分析 → 3. 用例生成 → 4. 交叉校验"""

完整提示词示例

假设测试方法为 正交分析法，输入参数维度为：

支付方式：银联支付, 支付宝支付, 微信支付
金额范围：<100, 100-1000, >1000
货币类型：CNY, USD

生成内容：

Role: 测试用例设计专家

Rules:

设计目标：
通过正交分析法实现：
使用正交表生成参数组合，覆盖所有参数对的交互组合
关键步骤：
1. 构建正交表
2. 优化组合数量
3. 验证两两覆盖

参数维度：
▸ 支付方式：银联支付, 支付宝支付, 微信支付
▸ 金额范围：<100, 100-1000, >1000
▸ 货币类型：CNY, USD

输出要求：
1. 格式：结构化JSON
2. 字段：
   - 用例编号：<模块缩写>-<3位序号>
   - 用例标题：<测试目标> [正例/反例]
   - 前置条件：初始化状态描述
   - 测试数据：参数值的具体组合
   - 操作步骤：带编号的明确步骤
   - 预期结果：可验证的断言
   - 优先级：P0(冒烟)/P1(核心)/P2(次要)
3. 示例：
...

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2.4 示例用例生成

以下是 generate_example 函数的完整实现，涵盖八种测试设计方法的示例用例：

def generate_example(method):
    examples = {
        "正交分析法": """[
    {
        "用例编号": "PAY-001",
        "用例标题": "支付功能 [正例]",
        "前置条件": "用户已登录，购物车内已有商品",
        "测试数据": {
            "支付方式": "支付宝支付",
            "金额范围": "100-1000",
            "货币类型": "CNY"
        },
        "操作步骤": [
            "1. 打开购物车页面",
            "2. 点击结算按钮",
            "3. 选择支付方式为支付宝支付",
            "4. 确认支付金额为100-1000元人民币",
            "5. 点击支付按钮"
        ],
        "预期结果": "支付成功，页面显示支付完成信息，余额扣减正确",
        "优先级": "P1"
    }
]""",
        # 示例略，其他方法类似补充
    }
    return examples.get(method, "此方法示例未实现")

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3. 总结

这款 智能提示词生成器 集成了八种常见测试设计方法，为测试工程师提供了高效、结构化的用例生成方式。无论是参数化测试场景，还是需求文档分析，工具都能快速生成提示词，结合大模型完成实际用例设计。

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