传统的手工编写测试用例方式效率低下且容易遗漏边界场景。借助Dify平台,即使没有深厚的编程背景,你也可以快速构建一个能自动生成测试用例的AI助手,显著提升测试效率。本文将手把手教你如何在5分钟内搭建第一个AI测试用例生成器。

🚀 第一步:准备环境,获取AI“大脑”

  1. 1. 获取大模型API密钥
    智能体需要大语言模型来驱动。推荐使用DeepSeekOpenAI等服务。

    • • DeepSeek:访问DeepSeek平台,申请API密钥,其支持128K上下文。

    • • OpenAI:访问OpenAI平台,注册账号并在API密钥页面创建新的密钥。

      💡 提示:将获取的API密钥妥善保存,后续步骤需要用到。

  2. 2. 快速部署Dify
    Dify提供了多种部署方式。对于想快速体验的开发者,使用其云服务(Dify Cloud)注册账号是零设置最快的方式。如果你想在本地部署,使用Docker是最佳选择。
    打开终端,执行以下命令,一分钟左右即可完成部署:
    # 创建项目目录并进入
    mkdir dify-test-generator && cd dify-test-generator
    # 通过curl获取Dify的docker-compose.yml配置文件并启动服务
    curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/langgenius/dify/main/docker/docker-compose.yml
    docker-compose up -d

    部署成功后,访问 http://localhost 即可看到Dify管理界面。

⚙️ 第二步:配置Dify,连接AI模型

  1. 1. 添加模型供应商

    • • 在Dify控制台,进入 设置 → 模型供应商 。

    • • 点击 添加模型供应商,选择 OpenAI 或通过 自定义模型 接入DeepSeek等其他模型。

    • • 填入从步骤1中获取的API密钥。

  2. 2. 创建测试用例生成器应用

    • • 回到Dify首页,点击 创建应用

    • • 应用类型选择 Agent(智能助手),因为我们的测试用例生成器需要一定的自主规划能力。输入一个清晰的应用名称,例如“测试用例生成小助手”。

🛠️ 第三步:定义智能体角色与能力

  1. 1. 编排提示词 - 赋予智能体“灵魂”
    提示词是智能体理解并执行任务的关键。在应用的提示词区域,输入以下内容,定义AI的角色和行为规范:
    # 角色
    你是一名专业的软件测试工程师,专门根据需求描述,快速生成高质量、结构化的测试用例。
    
    # 技能
    - 熟练掌握等价类划分、边界值分析等测试用例设计方法。
    - 能精准识别功能的正常流程、异常流程和边界场景。
    - 输出的测试用例格式规范,步骤清晰,预期结果明确。
    
    # 工作流程
    1.  分析用户输入的功能点描述。
    2.  针对该功能点,设计覆盖多种场景的测试用例,至少包括:
        - 正常流程测试用例
        - 异常流程测试用例(如错误输入、异常操作)
        - 边界值测试用例(如输入极限值)
    
    # 输出格式
    请严格按照以下JSON格式输出测试用例,确保后续工具能够正确解析:
    ```json
    {
      "feature": "功能点描述",
      "test_cases": [
        {
          "name": "测试用例名称",
          "scene": "测试场景",
          "steps": "测试步骤",
          "expectation": "预期结果"
        }
      ]
    }
  2. 2. (可选)添加代码工具 - 扩展智能体“技能”
    为了增强智能体的能力,我们可以为其添加一个简单的代码工具,用于生成基础的测试用例模板。

    • • 在Dify应用编辑界面,找到并点击 工具

  3. 选项。

  4. • 添加一个 Python代码执行 工具。

  5. • 你可以嵌入一段简单的代码函数,例如一个返回基础测试用例模板的函数,作为智能体可调用的工具之一

🎯 第四步:测试与优化你的生成器

完成基本配置后,点击右上角的 调试与预览 。在右侧的对话框中,输入一个具体的功能点进行测试,例如:

“为用户登录功能生成测试用例。”

观察智能体的响应,检查生成的测试用例是否符合JSON格式,是否覆盖了正常、异常和边界场景。如果效果不理想,可以回到提示词页面,根据测试结果进一步优化和调整提示词,这是迭代优化的关键。

📤 第五步:发布与应用

对智能体的表现满意后,即可点击 发布 按钮使其生效。发布后,你可以:

  • • 获取API接口:在Dify应用中找到API信息,将其集成到你的测试管理系统或CI/CD流水线中。

  • • 分享链接:直接通过Dify提供的预览链接,分享给团队成员使用。

💡 进阶技巧与实用贴士

  • • 集成知识库:对于复杂业务,你可以在Dify中创建知识库,上传产品文档、接口说明等资料,让AI基于更准确的业务上下文生成测试用例。

  • • 设计工作流:对于更复杂的测试场景(如接口测试),可以利用Dify的可视化工作流编排功能,设计“输入接口信息 → 调用模型 → 输出测试用例”的标准化流程。

  • • 注意模型限制:由于大模型存在输出token限制,在集成到自有平台时,可让用户选择期望生成的测试用例数量,避免生成不完整的内容。

🏆 总结

通过以上简单的五步,你已经成功搭建了一个专属的AI测试用例生成器。这个组合的核心价值在于:

  • • 高效率:分钟级搭建,快速生成用例,显著减少重复劳动。

  • • 高覆盖:智能识别边界场景,提升测试覆盖率。

  • • 易用性:可视化操作,无需深厚算法背景。

现在就开始你的AI赋能测试之旅,体验智能化开发测试流程带来的效率变革吧!

Logo

有“AI”的1024 = 2048,欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐