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

上周有一位銀行領(lǐng)域的同事抱怨說，在上線前的最后關(guān)頭還在手動(dòng)補(bǔ)充測試用例，“登錄成功”的場景被反復(fù)寫了十幾遍。評審時(shí)領(lǐng)導(dǎo)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?！?/p>

這種情況聽起來熟悉，但它實(shí)際上揭示了一個(gè)事實(shí)：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(shí)間緊迫這三重壓力足以讓人抓狂。測試團(tuán)隊(duì)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(shí)際操作下來可以節(jié)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(xiàng)目列表，而是包含測試類型和具體測試點(diǎn)的信息組合。這就像把一團(tuán)亂麻拆成了許多條可穿針引線的小段落。

關(guān)于自動(dòng)生成部分，有些人擔(dān)心AI生成的內(nèi)容會過于寬泛或缺乏細(xì)節(jié)。

文章中提到的雙AI審核機(jī)制十分實(shí)用：一個(gè)負(fù)責(zé)廣撒網(wǎng)式地產(chǎn)生內(nèi)容，另一個(gè)則專注于挑出問題并進(jìn)行細(xì)化和改進(jìn)。

這種方式有點(diǎn)像先讓實(shí)習(xí)生撰寫初稿，然后再由資深編輯來進(jìn)行糾錯(cuò)和完善。

開源項(xiàng)目autogen_demo_v8中有一個(gè)小技巧是將“需求-用例映射表”放入提示詞中，這使得重復(fù)率直接下降了四成，并且異步超時(shí)時(shí)間也從30秒縮短到了7秒。

在測試用例的采納與棄用設(shè)計(jì)上還有一個(gè)巧妙之處：一旦某個(gè)用例被標(biāo)記為“已采納”，即使后續(xù)生成的相同名稱用例也不會再次入庫。

有人認(rèn)為這是多此一舉，但實(shí)際上它能有效防止測試用例庫膨脹帶來的問題——當(dāng)數(shù)據(jù)庫臃腫時(shí)，搜索效率會急劇下降。

頁面分頁和統(tǒng)計(jì)優(yōu)化雖然看似瑣碎，但對于強(qiáng)迫癥患者來說卻是福音。

之前每翻一頁，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)就會重置為零，領(lǐng)導(dǎo)詢問“覆蓋率是多少”時(shí)，團(tuán)隊(duì)成員只能支吾其詞。

現(xiàn)在有了全量統(tǒng)計(jì)算法的支持，在任何頁面上都能自信地給出準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

行業(yè)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(xué)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(gè)“自我修復(fù)”按鈕，當(dāng)界面元素發(fā)生變化時(shí)可以自動(dòng)重新錄制腳本，大大減少了維護(hù)工作量。

但真正的挑戰(zhàn)在于需求本身：模糊不清的要求即便再強(qiáng)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(fù)數(shù)金額，系統(tǒng)應(yīng)顯示錯(cuò)誤信息并拒絕提交”，這樣的表述要比“提高用戶體驗(yàn)”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(zhì)，才能編寫出全面而準(zhǔn)確的測試用例。

通過磨礪這把鏟子，今晚你就能少熬兩小時(shí)，享受更多休息時(shí)間。

(責(zé)任編輯：佚名)