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AI 实践探索：辅助生成测试用例

news 来源：原创 2025/8/14 16:10:47

背景

目前我们的测试用例主要依赖人工生成和维护，AI时代的来临，我们也在思考“AI如何赋能业务”，提出了如下命题：

“探索通过AI辅助生成测试用例，完成从需求到测试用例生成的穿刺”。

目标

找全测试路径
辅助生成测试用例

实践案例：登录注册流程

自然语言描述需求

需求名称：注册登录流程
需求描述：
1、注册和登录在同一个页面，有2个按钮，一个注册，一个登录，用户输入用户名、密码进行登录或者注册
2、首页：加载一张图，有个退出按钮，点击则退出首页

注：这里只是为了验证思路，需求描述会比较简单，实际需求考虑会更完善。

如何找全测试路径

使用LLM生成mermaid格式的状态机描述

使用Dify 搭建的工作流：

将前面的需求描述作为输入参数，提供Prompt模板告诉LLM，如下所示：
在这里插入图片描述

LLM 生成的mermaid 状态机描述：

stateDiagram-v2[*] --> UnregisteredUnregistered --> Registering: start_registerRegistering --> Unregistered: register_failedRegistering --> LoggingIn: register_successUnregistered --> LoggingIn: start_loginLoggingIn --> Unregistered: login_failedLoggingIn --> LoggedIn: login_successLoggedIn --> Unregistered: logoutLoggedIn --> [*]: exit

Markdown对mermaid支持友好，可以直接渲染成状态机图：
在这里插入图片描述

这里选择Mermaid来描述状态机的理由，主要是Mermaid天然适合文档化，代码轻量且无额外依赖，无需处理图片格式的一些问题。

参考：AI大模型生成的图表为什么倾向使用Mermaid格式?

使用AI帮我们开发工具

前面通过LLM能够帮我们理解需求生成状态机图，如果想基于状态机找全测试路径，我们尝试使用AI编程工具来辅助生成规则工具，来确保每次遍历的路径是一致的。

比如Cursor：

通过多轮的对话和人工修正，Cursor能够很高效的帮助我生成符合预期的代码，但仍需要人工去验证和调试。

核心路径生成算法：

from typing import List, Dict, Set
from abc import ABC, abstractmethodclass PathGeneratorBase(ABC):def __init__(self):self.graph = {}self.paths = []self.events = {}@abstractmethoddef parse_input(self):"""解析输入源（Mermaid或SCXML）"""passdef generate_paths(self, max_depth: int = 15) -> List[List[str]]:"""通用的路径生成算法"""paths = []start = self._find_start_state()visited_states = set()def dfs(current: str, path: List[str]):if len(path) > max_depth:returncurrent_transitions = self._get_transitions(current)if self._should_terminate(current, path, current_transitions):paths.append(path[:])returnvisited_states.add(current)for next_state in current_transitions:dfs(next_state, path + [next_state])visited_states.remove(current)dfs(start, [start])return self._deduplicate_paths(paths)def _find_start_state(self) -> str:"""查找起始状态"""if 'START' in self.graph:return 'START'in_degrees = self._calculate_in_degrees()for node, degree in in_degrees.items():if degree == 0:return nodereturn Nonedef _get_transitions(self, state: str) -> List[str]:"""获取状态的所有可能转换"""if state not in self.graph:return []return [target for target in self.graph[state]]def _should_terminate(self, current: str, path: List[str], transitions: List[str]) -> bool:"""判断是否应该终止当前路径"""return len(path) > 1 and (not transitions or current in path[:-1])def _deduplicate_paths(self, paths: List[List[str]]) -> List[List[str]]:"""去除重复路径"""unique_paths = []path_strings = set()for path in sorted(paths, key=len):path_str = "->".join(path)if path_str not in path_strings:path_strings.add(path_str)unique_paths.append(path)return unique_pathsdef calculate_coverage(self) -> Dict:"""计算测试覆盖率"""all_states = set(self.graph.keys())all_transitions = set()covered_states = set()covered_transitions = set()for path in self.paths:covered_states.update(path)for i in range(len(path) - 1):transition = (path[i], path[i + 1])covered_transitions.add(transition)all_transitions.add(transition)return {"state_coverage": len(covered_states) / len(all_states) * 100,"transition_coverage": len(covered_transitions) / len(all_transitions) * 100}

根据路径生成算法遍历生成的路径索引：

如何生成测试用例

用例关键要素

前置条件：描述复现测试场景所需的条件；
操作步骤：描述测试场景下用户的操作行为；
预期结果：描述测试场景下，用户执行完操作预期得到的结果。

示例：

场景	前置条件	操作步骤	预期结果
银行卡支付场景	用户已绑定有效银行卡	在收银台选择银行卡支付	显示支付成功页面，账户余额减少相应金额

LLM 生成测试用例

工作流设计：

输入需求描述和测试路径
设计prompt提示词，要求LLM按固定格式输出测试用例

生成的测试用例结果示例：

[{"precondition": "用户未注册，系统处于未登录状态","operation_procedure": ["1. 访问系统首页","2. 输入用户名：a1_（3字符）","3. 输入密码：Passw0rd!","4. 点击'注册'按钮"],"expected_result": ["注册失败，提示'用户名长度需在4-20字符之间'","页面停留在注册/登录页面"]},{"precondition": "用户未注册，系统处于未登录状态","operation_procedure": ["1. 访问系统首页","2. 输入用户名：existing_user","3. 输入密码：Passw0rd!","4. 点击'注册'按钮","5. 再次输入相同用户名和密码点击'注册'按钮"],"expected_result": ["第二次注册时提示'用户名已存在'","页面停留在注册/登录页面"]},{"precondition": "用户未注册，系统处于未登录状态","operation_procedure": ["1. 访问系统首页","2. 输入用户名：user😊name","3. 输入密码：Passw0rd!","4. 点击'注册'按钮"],"expected_result": ["注册失败，提示'用户名包含非法字符'","页面停留在注册/登录页面"]},{"precondition": "用户未注册，系统处于未登录状态","operation_procedure": ["1. 访问系统首页","2. 输入不存在的用户名：new_user","3. 输入错误密码：wrongPass","4. 点击'登录'按钮"],"expected_result": ["登录失败，提示'用户名或密码错误'","页面停留在注册/登录页面"]},{"precondition": "用户已注册，系统处于未登录状态","operation_procedure": ["1. 访问系统首页","2. 输入已注册用户名：valid_user","3. 输入正确密码：Passw0rd!","4. 点击'登录'按钮"],"expected_result": ["登录成功，跳转至带图片的首页","页面显示退出按钮"]},{"precondition": "新用户完成注册，系统处于未登录状态","operation_procedure": ["1. 访问系统首页","2. 输入符合要求的用户名：new_user_123","3. 输入符合要求的密码：Passw0rd!","4. 点击'注册'按钮","5. 使用相同凭证点击'登录'按钮"],"expected_result": ["注册成功后自动清除表单","登录成功跳转至首页"]},{"precondition": "用户已登录，处于首页","operation_procedure": ["1. 点击'退出'按钮"],"expected_result": ["返回注册/登录页面","用户会话终止"]},{"precondition": "用户未注册，系统处于未登录状态","operation_procedure": ["1. 访问系统首页","2. 输入有效用户名：valid_user","3. 输入无效密码：password","4. 点击'注册'按钮"],"expected_result": ["注册失败，提示'密码需包含大写字母、小写字母、数字和特殊字符'","页面停留在注册/登录页面"]}
]

这里可以进一步将json数据转成xmind或excel格式的文件。

收益

价值思考？几个方向：

AI辅助建模（状态机、类图），提升研发需求建模效率和规范
释放助理生成测试用例的生产力，转变为review/修改用例的角色
AI辅助生成符合业务规则的可测试数据，提升构造数据的效率

经验总结

使用AI帮助我们进行自然语言推理和图解析
要让AI生成的测试用例更准确，需要精确描述需求，对需求进行建模，描述清楚业务规则
使用AI编程工具帮助我们开发工具，比如有明确规则的工具开发
通过搭建AI工作流完成需求穿刺

附录

Dify文档: https://docs.dify.ai/zh-hans

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