智能提示词生成器：助力测试工程师快速设计高质量测试用例

在软件测试中，测试用例设计方法的选择和实施是确保软件质量的重要步骤。测试工程师经常需要根据不同的测试场景、参数维度和业务需求，设计出覆盖率高且有效的测试用例。然而，设计测试用例并非易事，特别是在面对复杂的业务逻辑时。

为了帮助测试工程师高效生成测试用例提示词，本文介绍了一款 智能提示词生成器，结合常见的测试设计方法，能够快速生成结构化的测试用例提示词，便于测试工程师使用大模型（例如国产之光 deepseek-r1）完成具体用例的生成。

以下是详细的工具功能解析和代码实现。

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1. 功能概览

1.1 核心功能

• 内置八种常用测试用例设计方法：涵盖正交分析法、边界值分析、等价类划分、状态转换法、决策表法、错误推测法、场景法、因果图法，满足不同场景需求。
• 支持两种输入模式：用户可以手动输入参数维度（显式参数模式）或输入需求文档类型（需求文档分析模式）。
• 提供默认模板：当用户未指定具体参数或方法时，生成器提供默认提示词模板，适用于通用场景。
• 生成结构化提示词：输出内容包括用例编号、标题、测试数据、操作步骤、预期结果等，便于直接使用。

1.2 适用场景

• 测试工程师需要快速生成测试用例提示词。
• 测试用例设计需要结合具体参数维度或需求文档。
• 测试团队希望统一用例格式，提升沟通效率。

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2. 代码模块解析

下面，我们将分模块解析代码功能，帮助测试工程师理解生成器的设计逻辑。

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2.1 参数处理模块

def generate_testcase_prompt(params=None, method="正交分析法"):"""生成测试用例设计提示词的智能函数参数：params : dict/list - 参数维度字典或需求文档类型method : str - 测试设计方法（默认正交分析法）返回：str - 结构化提示词模板"""# ========== 参数处理模块 ==========parameters = ""if isinstance(params, dict) and len(params) > 0:# 显式参数模式parameters = "参数维度：\n" + "\n".join([f"▸ {k}：{', '.join(v)}" for k, v in params.items()])elif isinstance(params, list):# 需求文档类型提示doc_type = params[0] if params else "通用需求"parameters = f"需求文档类型：{doc_type}\n" + \"请提取以下要素：\n" + \"1. 核心业务实体及其属性\n" + \"2. 关键业务流程步骤\n" + \"3. 状态转换规则\n" + \"4. 输入验证规则\n" + \"5. 错误处理策略"else:# 默认需求分析模式parameters = "需求分析指南：\n" + \"1. 识别功能边界（系统做什么/不做什么）\n" + \"2. 提取业务规则（计算规则、验证规则）\n" + \"3. 定义用户角色及其权限\n" + \"4. 梳理关键业务流程（正常流、备选流、异常流）\n" + \"5. 标记敏感操作（审计日志、权限校验点）"method_library = {"正交分析法": {"desc": "使用正交表生成参数组合，覆盖所有参数对的交互组合","steps": ["构建正交表",