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• 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。

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

1. 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”
2. 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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