在快速发布的背景下，作为QA，需要从不同的角度来提高我们的工作效率，其中的一个方向是：通过AI生成测试用例的方式。

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🧠 最佳选择：Advanced Agent（智能体）

为什么最适合？
Agent 具备多步骤推理、工具调用、记忆能力，能完美匹配你拆解的三个核心流程：

1. 理解需求 → 调用文本解析工具（如文档解析API）
2. 结构化设计 → 通过LLM推理生成测试点（脑暴+方法论应用）
3. 格式化输出 → 按模板填充内容并返回结构化数据（如Markdown表格）

实现方案示例

# Dify Agent 伪代码流程
def generate_test_cases(user_input):
# 步骤1: 解析需求文档（如PDF/Word）
parsed_text = tool.parse_document(user_input.uploaded_file)

# 步骤2: LLM推理生成测试点（结合方法论）
test_points = llm_reasoning(f"""
你是一个资深测试工程师。请基于以下需求生成测试用例：
[需求文档内容]: {parsed_text}

要求：
1. 覆盖正向、逆向、边界值场景
2. 每个用例包含：标题、步骤、预期结果、优先级(P0/P1/P2)
3. 输出Markdown表格格式
""")

# 步骤3: 格式化为结构化数据
return format_as_markdown_table(test_points)

✅ 优势

• 动态流程控制：可先解析文档 → 再脑暴测试点 → 最后格式化
• 支持文件上传：直接处理PDF/Word等需求文档（需集成OCR/解析API）
• 复杂逻辑处理：自动应用测试方法论（如边界值分析、等价类划分）
• 错误重试机制：当输出格式错误时自动修正

⚠️ 注意事项

• 需配置 Prompt 引导逻辑推理（明确步骤和规则）
• 需集成 文档解析工具（如通过 Tool 调用AWS Textract）

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🛠️ 备选方案：Completion（文本生成）

若需求文档是纯文本输入（非文件），且逻辑较简单，可用此方案：

# Completion 应用示例Prompt
你是一个测试专家。请根据用户需求生成测试用例：
1. 输入：[用户粘贴的需求文本]
2. 输出格式：
| 用例标题 | 步骤 | 预期结果 | 优先级 |
|----------|------|----------|--------|
[用Markdown表格填充]

✅ 适用场景

• 需求文本较短（<2000字）
• 无需复杂文档解析
• 输出格式固定（无需动态调整）

❌ 局限性

• 无法直接处理文件上传
• 长文本需求容易丢失细节
• 多步骤推理能力弱于Agent

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⚡️ 关键实现技巧

无论选择哪种应用类型，以下实践能大幅提升效果：

1. 结构化输出保障

在Prompt中严格定义输出格式（Dify支持JSON Schema约束）：

prompt = """
请输出JSON格式：{
"test_cases": [
{
"title": "登录功能-正确密码",
"steps": ["输入用户名", "输入正确密码", "点击登录"],
"expected": "成功跳转首页",
"priority": "P0"
}
]
}
"""

2. 测试方法论固化

在Prompt中嵌入规则，让AI自动应用测试技术：

rules = """
# 测试设计规则：
1. 正向场景：至少1个默认流程
2. 逆向场景：包含错误输入/异常操作
3. 边界值：针对数字输入测试最大值/最小值
4. 优先级规则：核心功能=P0，边缘功能=P2
"""

3. 文档解析增强

通过Dify的 Tool 功能接入增强能力：

• 文件解析：集成 OCR API（处理扫描件）
• 需求提取：调用 LLM摘要接口（从长文档提取关键需求）
• 术语统一：连接 术语库API（确保用词一致性）

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🚀 推荐架构设计

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📌 总结建议

场景	推荐应用类型	原因
文件上传+复杂需求	Advanced Agent	支持多步骤工具调用，处理长文档更可靠
纯文本+简单需求	Completion	快速部署，成本低

实施步骤：

1. 用 Agent 搭建核心流程（文档→测试用例）
2. 集成文档解析工具（如Apache Tika）
3. 设计Prompt链（解析→脑暴→格式化）
4. 设置输出模板（Markdown/Excel/JSON）
5. 添加人工审核环节（AI生成后需确认）

通过Dify的 版本管理 功能持续迭代Prompt，结合 日志分析 优化用例生成质量。初期可生成10-20个用例后人工校准，逐步降低人工干预比例。