ChatGPT助力测试领域!探索人工智能编写测试用例的新前景

简介

测试用例是测试人员的核心工作内容,是测试人员思想的“实现类”,其充分体现了测试的思路,可以为后续的测试行为提供指导,是测试人员了解业务的重要根据和质量之根本。如果测试用例设计得不完成,出现了遗漏,那么通常是会出现大家不想看到的后果,如漏测、线上 Bug 不断等。——引用自《饿了么质量体系搭建实战》

一个测试用例通常包含以下要素:

  • 测试模块

  • 测试标题

  • 前置条件

  • 测试步骤

  • 预期结果

  • 实际结果

当然,有些测试用例可能还包含执行人等,可以根据自己的公司的需求,定义好测试用例的格式要求。

实践演练

那么如何让 ChatGPT 自动生成测试用例呢?

  1. 要把对应的需求信息给到 ChatGPT。

  2. 规定好用例的格式。

  3. 规定好用例的输出格式,减少调整的成本。

假设以下是我们的需求内容:

在 Web 界面上添加一个搜索按钮,要求能够做到关键词精确匹配与模糊匹配。

那么我们的提示词可以如此编写:

  • 提示词:我是一个测试工程师,这是我收到的需求信息:在 Web 界面上添加一个搜索按钮,要求能够做到关键词精确匹配与模糊匹配。要求根据以上的需求生成测试用例。要求测试用例包含以下信息:测试模块、测试标题、前置条件、测试步骤、预期结果、实际结果。测试用例输出的格式使用 markdown 的表格格式

根据您提供的需求,以下是两个测试用例示例,分别覆盖了关键词精确匹配和模糊匹配。测试用例的格式采用Markdown表格格式。### 测试用例 1:关键词精确匹配| 测试模块   | 测试标题         | 前置条件                 | 测试步骤                                   | 预期结果                     | 实际结果                     |
|------------|------------------|--------------------------|--------------------------------------------|------------------------------|------------------------------|
| 搜索按钮   | 关键词精确匹配   | Web界面已加载             | 1. 打开Web界面<br>2. 定位搜索按钮并点击<br>3. 输入关键词<br>4. 执行搜索 | 出现与关键词精确匹配的结果   | 实际结果与预期结果相符         |### 测试用例 2:模糊匹配| 测试模块   | 测试标题       | 前置条件                 | 测试步骤                                     | 预期结果                 | 实际结果                 |
|------------|----------------|--------------------------|----------------------------------------------|--------------------------|--------------------------|
| 搜索按钮   | 模糊匹配       | Web界面已加载             | 1. 打开Web界面<br>2. 定位搜索按钮并点击<br>3. 输入模糊关键词<br>4. 执行搜索 | 出现与关键词模糊匹配的结果 | 实际结果与预期结果相符   |请根据您的具体需求进行适当的调整,并创建更多的测试用例,覆盖更多可能的情况,例如异常输入、搜索结果为空等情况。
我们需要将测试用例整合起来,这样好做用例的归档处理,可以进一部分输入我们的提示词
  • 提示词:请帮我将这两个表格整合起来,并且在表格内补充异常输入、搜索结果为空的用例。


| 测试模块   | 测试标题         | 前置条件                 | 测试步骤                                   | 预期结果                     | 实际结果                     |
|------------|------------------|--------------------------|--------------------------------------------|------------------------------|------------------------------|
| 搜索按钮   | 关键词精确匹配   | Web界面已加载             | 1. 打开Web界面<br>2. 定位搜索按钮并点击<br>3. 输入关键词<br>4. 执行搜索 | 出现与关键词精确匹配的结果   | 实际结果与预期结果相符         |
| 搜索按钮   | 模糊匹配         | Web界面已加载             | 1. 打开Web界面<br>2. 定位搜索按钮并点击<br>3. 输入模糊关键词<br>4. 执行搜索 | 出现与关键词模糊匹配的结果   | 实际结果与预期结果相符         |
| 搜索按钮   | 异常输入         | Web界面已加载             | 1. 打开Web界面<br>2. 定位搜索按钮并点击<br>3. 输入特殊字符<br>4. 执行搜索 | 显示输入格式错误提示         | 实际结果与预期结果相符         |
| 搜索按钮   | 搜索结果为空     | Web界面已加载             | 1. 打开Web界面<br>2. 定位搜索按钮并点击<br>3. 输入不存在的关键词<br>4. 执行搜索 | 显示无匹配结果提示           | 实际结果与预期结果相符         |
以上就是整合后的 ChatGPT 的回复,我们只需要将 Markdown 格式的用例,粘贴到 excel 中,即可将测试用例进行归档。

总结

在这次实践中,我们使用了 ChatGPT 提示词的以下技巧:

  1. 写清楚需求:要把对应的需求信息给到 ChatGPT;规定好用例的输出格式,减少调整的成本。

  2. 系统的测试变化:在交互的过程中,会发现 ChatGPT 无法一次满足需求,所以可以进一步纠正它的回复,直到满意为止。

  3. 提供参考文本:规定好用例的格式。

  4. 将复杂的任务拆分为更简单的子任务。

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SpringBoot 根据不同环境切换不同文件路径

最简单的办法就是使用多个 application.yml 配置文件 。一个叫 application-test.yml 测试用&#xff1b;另一个是正式使用的 application-prod.yml 。win环境下大部分是开发测试时候使用的&#xff0c;服务正式上线需要部署在Linux服务器上又换成了Linux。但开发初期或者项目…