随着今年chatGPT的大热，每个行业都试图从这项新技术当中获得一些收益我之前也写过一篇测试领域在AI技术中的探索：软件测试中的AI——运用AI编写测试用例现阶段AI还不能完全替代人工测试用例编写，但是如果把AI当做一个提高效率的工具，它将会是一个很实用很强大的辅助。经过一段时间的实践和沉淀之后，已经有一个相对成熟的模式。此篇文章则是将这段时间的经验，总结为教程分享出来。但是这种使用AI编写用例的模式仍然有很多不足的地方，也欢迎大家提出意见和建议，一起改进优化。

文章目录

一、准备工作（一）AI介绍（二）该选择哪个AIChatGPTNewBing（新必应）文言一心

（三）AI编写测试用例原理

二、编写用例（一）通过需求生成测试点（二）通过测试点生成测试用例（三）注意事项

一、准备工作

（一）AI介绍

AI即人工智能，这项技术希望产出一种以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。ChatGPT是OpenAI研发的一款聊天机器人程序。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具。使用AI编写测试用例，其实是将我们提供的需求或测试点通过聊天机器人程序，对自然语言进行处理，重新组合为测试用例。

（二）该选择哪个AI

ChatGPT

自从ChatGPT大热之后，大部分国内途径可以获取到的AI（聊天机器人）都为GPT-3.5版本。GPT-4.0版本因为要付费等等原因，使用门槛会相对更高。GPT-3.5版本当然比不上GPT-4.0版本，但如果只是用作编写测试用例的话，3.5版本也是够用的。

NewBing（新必应）

微软推出的NewBing（新必应）与ChatGPT使用同一个算法模型并且New Bing的回答结果带有搜索来源的地址，即使作为普通的搜索引擎也比传统搜索引擎好用很多。最重要的一点，现阶段NewBing是免费的，并且只由单次对话的限制，对话的总次数没有限制。NewBing也是我现在最常用的AI。

文言一心

前两个AI想要在国内访问需要一定的门槛，过程相对复杂如果只是简单的体验一下智能聊天机器人，可以尝试一下国内的文言一心

（三）AI编写测试用例原理

正如前面介绍的那样，聊天机器人程序本质上是一个自然语言处理工具。它就像一面镜子，它输出什么取决于你给它什么所以，该提供哪些信息，该如何下达命令，就是最核心的问题。

给AI下达命令，有一个专有名词叫prompt（提示词）

例如，下图注册弹框的需求

我让AI生成这条需求的测试点：“1.点击手机号输入框弹出键盘。限制只能输入数字，除数字外字符输入不成功。手机号限制输入11位；”得到的结果如下，可以看到输出的结果大部分是来源于我的提示词，AI将提示词分析并重新整合，输出一份测试点。

这就意味着，提示词越详细，输出的内容就越贴近想要的结果，但随着而来的成本也就越高。但输出的内容不够准确，后期的修改的成本也会变高。所以，如何平衡成本也是一个很大的问题。

二、编写用例

理想状态是直接把需求直接提供给AI，让AI直接写用例，但这样与实际想要达到的结果相差甚远。所以建议，先使用需求通过AI生成测试点，再测试点通过AI生成测试用例。以下示例说明以newbing为例

（一）通过需求生成测试点

下面是向AI发出指令的模板，黄色字的内容是可选项或说明：

注意：由于AI回复的字数有限制，建议对需求进行分块分类型，然后分批生成测试点。

我是一名移动端软件测试工程师，下面这份需求帮我输出一份测试点，（或 每条测试点需要输出正向和逆向的用例）：

需求名称：需求名称

需求说明：需求说明

输出要求：将测试点分为触发条件、触发时机、样式、功能逻辑、异常处理几个模块，并且新增一列，表明所属的模块。（如果是非页面性的功能，使用触发条件、触发时机，如果是页面、弹框等，使用展示条件、展示时机）

输出格式：表格，分为序号、所属模块、测试点，总共三列。

以下图注册弹框的需求为例，使用的AI是newbing

按照模板编辑后，黏贴到newbing并发送

输出的结果如下

（二）通过测试点生成测试用例

下面是向AI发出指令的模板，蓝色字的内容是可选项或说明：

注意：由于AI回复的字数有限制，建议跟生成测试点一样，分批生成测试用例。

我是一名移动端软件测试工程师，下面这份是针对移动端软件的测试点，帮我输出一份测试用例，每条测试点用一条以上用例验证 （或 每条测试点需要输出正向和逆向的用例）：

需求名称：需求名称（需求名尽量概述功能点）

模块名称：模块名称（用例中所属模块）

需求说明：需求说明

功能流程：功能流程（可以写一条正向的流程）

输出要求：需要包含用例名称、所属模块（填写测试点所属模块名称）、前置条件（非必填，可为空）、测试步骤、预期结果

输出格式：表格。

以上面输出的测试点为例：

先编辑模板，黏贴到newbing并发送

输出的结果如下

（三）注意事项

遇到输出数据不完整时，可以让AI继续输出后续的内容。例如：“从第五条开始，继续输出剩下的用例”注意，AI直接输出的结果，大部分不够准确，还是需要经过人工审核，

此篇文章只是提供了一个可行的方法，但是它还不完美，欢迎大家一起讨论一个更完美的为未来~

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