在软件开发领域，质量保证（QA）和自动化测试是至关重要的环节。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI正日益渗透到QA和自动化测试的各个方面，为测试人员提供了强大的工具和技术，以提高测试效率、降低成本并提升软件质量。本文将深入探讨AI如何赋能QA和自动化测试，重点介绍提示工程、AI工具的选择与使用，以及如何利用AI提升测试流程的各个环节。无论您是QA工程师、自动化测试工程师，还是对AI在测试领域应用感兴趣的开发者，本文都将为您提供有价值的见解和实践指导。 本文旨在帮助读者了解AI在QA和自动化测试中的应用，掌握提示工程的核心概念和技巧，选择合适的AI工具，并将其应用到实际的测试工作中，从而提升测试效率和质量，并为未来的职业发展做好准备。通过本文的学习，读者将能够更好地应对AI时代带来的机遇和挑战，成为一名更具竞争力的测试工程师。
关键要点
AI在QA和自动化测试领域的重要性日益凸显。
提示工程是有效利用AI的关键技能。
选择合适的AI工具能够显著提升测试效率。
JIRA格式的测试用例生成可以简化测试管理。
掌握AI可以提升测试工程师的职业竞争力。
AI赋能QA与自动化测试
什么是生成式AI
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它能够从训练数据中学习，并生成新的、原创的内容，例如文本、图像、音频和视频。与传统的AI主要用于识别和分类不同，生成式AI更侧重于创造。在qa和自动化测试领域，生成式AI可以用于生成测试用例、测试数据、缺陷报告，甚至自动修复代码。
生成式AI的核心优势在于其能够自动化重复性任务，减轻测试人员的工作负担，并提供更全面、更智能的测试方案。然而，需要注意的是，生成式AI并非万能，它需要高质量的训练数据和合理的提示才能生成有效的测试结果。此外，测试人员需要具备一定的AI知识和技能，才能更好地利用生成式AI，并对生成的结果进行评估和验证。
提示工程：驾驭AI的关键
提示工程是指通过设计有效的提示（Prompt），来引导AI模型生成期望结果的技术。
在QA和自动化测试中，良好的提示能够显著提升AI工具的性能，并生成更准确、更有用的测试结果。提示工程涉及到多个方面，包括：
- 明确目标：在编写提示之前，需要明确想要AI完成的任务，例如生成哪些类型的测试用例，或者修复哪种类型的代码缺陷。
- 提供上下文：为AI提供足够的上下文信息，例如应用程序的功能描述、测试环境配置等，有助于AI更好地理解任务并生成更符合实际需求的测试结果。
- 使用清晰、简洁的语言：避免使用含糊不清或模棱两可的语言，确保AI能够准确理解提示的含义。
- 迭代优化：通过不断尝试和调整提示，来优化AI模型的性能，并获得更好的测试结果。
例如，如果想要使用AI生成针对电商网站登录功能的测试用例，可以编写如下提示：
为电商网站的登录功能生成测试用例，包括正常登录、用户名或密码错误、用户名或密码为空等场景。
通过不断优化提示，可以使AI生成更全面、更有效的测试用例，从而提升测试覆盖率和质量。
大型语言模型（LLM）：AI的核心引擎
大型语言模型（LLM）是深度学习模型，经过海量文本数据的训练，能够理解和生成人类语言。
LLM是驱动许多AI应用的核心引擎，包括聊天机器人、文本摘要、机器翻译等。在QA和自动化测试领域，LLM可以用于：
- 生成测试用例：LLM可以根据应用程序的功能描述和需求文档，自动生成各种类型的测试用例，包括功能测试、性能测试、安全测试等。
- 生成测试数据：LLM可以根据测试用例的需求，生成各种类型的测试数据，例如有效的用户名和密码、无效的输入数据等。
- 生成缺陷报告：LLM可以根据测试结果，自动生成详细的缺陷报告，包括缺陷描述、重现步骤、预期结果和实际结果等。
- 自动修复代码：LLM可以根据缺陷报告，自动分析代码并提出修复建议，甚至自动修复代码。
LLM的应用极大地提升了测试效率和质量，使测试人员能够专注于更具挑战性的任务，例如测试策略制定、复杂缺陷分析等。目前，常见的LLM包括：
- ChatGPT：由OpenAI开发，功能强大且应用广泛。
- Claude：由Anthropic开发，注重安全性和可解释性。
- Perplexity AI：强调信息检索和知识整合。
- DeepSeek AI：专注于代码生成和修复。
- Mistral AI：欧洲领先的AI公司，提供高性能的开源LLM。
QA与自动化测试的AI工具
AI工具在QA和自动化测试领域扮演着重要的角色，它们可以帮助测试人员自动化重复性任务、提高测试效率、降低成本并提升软件质量。
以下是一些常用的AI工具：
- Prompt Generator：用于生成各种类型的提示，以引导AI模型生成期望结果。
- Cursor：一个AI驱动的代码编辑器，可以帮助开发人员和测试人员更快地编写和修改代码，并提供代码建议和自动完成功能。
- AI Agents: 充当小型初级QA，分担任务，完成诸如编写测试用例、收集数据之类的操作，
| 工具名称 | 功能描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Prompt Generator | 辅助生成用于LLM的prompt，保证输出的质量。 | 生成测试用例、测试数据、缺陷报告等 |
| Cursor | AI代码助手，自动根据环境生成代码，自动修复bug。 | 快速代码生成、代码修改、代码审查 |
| DeepSeek API | 开源的语言模型，用于代码生成。 | Bug修复，代码生成，快速创建API文档，执行测试用例 |
| ChartGPT | 强大的语言模型，可以进行语言类相关工作。 | 模拟用户行为，生成测试用例，自动生成缺陷报告等 |
| Claude.ai | 安全可控的AI，主要优势在于分析，它非常擅长总结非结构化数据，比如日志、客户反馈、合同以及其它类型的文档。 | 根据测试数据，评估结果质量，生成报告 |
| perplexity.ai | 结合了搜索引擎的语言模型，可以访问实时信息，自动添加文献引用。 | 可以快速检索AI相关的工具 |
这些工具可以单独使用，也可以组合使用，以满足不同的测试需求。例如，可以使用prompt generator生成用于LLM的提示，然后使用LLM生成测试用例，最后使用自动化测试框架执行测试用例。
创建JIRA格式测试用例
JIRA是广泛使用的项目管理和缺陷跟踪工具。将AI生成的测试用例导入JIRA，可以简化测试管理流程，提高团队协作效率。
以下是将AI生成的测试用例转换为JIRA格式的步骤：
- 选择合适的AI工具：选择能够生成结构化测试用例的AI工具，例如能够生成CSV或JSON格式的测试用例。
- 生成测试用例：使用AI工具生成测试用例，并将其导出为CSV或JSON格式。
- 创建JIRA自定义字段：在JIRA中创建与测试用例字段对应的自定义字段，例如测试步骤、预期结果等。
- 导入测试用例：使用JIRA的导入功能，将CSV或JSON格式的测试用例导入到JIRA中，并将其映射到对应的自定义字段。
通过以上步骤，可以将AI生成的测试用例快速导入到JIRA中，实现测试用例的统一管理和跟踪。
更多相关工具
laminiAI
LaminiAI，专为企业级应用设计，提供安全可靠的生成式AI解决方案。LaminiAI 的核心在于其数据安全保障，采用先进的加密技术，确保企业数据在整个AI应用流程中得到严密保护。同时，LaminiAI 还提供全面的安全审计功能，帮助企业更好地理解和控制AI模型的使用情况，从而降低潜在的安全风险。
主要功能：
- 安全的数据处理： 在整个AI应用流程中确保数据安全。
- 可解释性： 提供模型使用情况的审计。
- 简化AI集成： 帮助企业轻松将AI集成到现有业务系统中。
AI实战：提升测试效率的技巧
测试用例设计技巧
- 明确测试目标: 确定你想要通过测试用例验证的功能或场景。
- 描述清晰的功能需求: 确保AI模型理解测试需求，提供足够的上下文信息。
- 细化测试步骤: 将复杂的测试场景分解为更小的、可执行的步骤。
- 定义明确的预期结果: 为每个测试步骤指定预期的结果，以便AI模型进行验证。
- 优化Prompt工程: 提供不同prompt来获得更好的结果，例如使用不同的prompt框架。
如何进行测试数据生成
- 定义数据模型： 描述需要生成的数据类型，例如文本，数字，日期等。
- 明确数据格式： 例如，数字必须是特定的格式，文本则必须是电话号码或者Email。
- 考虑边界条件：包含最小值，最大值，非法值等。
- 验证数据的有效性：生成的数据要保证有效性，例如姓名可以是一个有意义的姓名。
- 组合不同的数据模型：如果需要模拟真实世界的场景，可以使用多个数据模型进行组合，例如姓名、地址和电话号码。
AI赋能QA的优缺点
? Pros提高测试效率：AI可以自动化重复性任务，减少测试人员的工作负担。
降低测试成本：AI可以减少人工测试的需求，降低测试成本。
提升测试覆盖率：AI可以生成更多类型的测试用例，提升测试覆盖率。
提高软件质量：AI可以发现更多潜在的缺陷，提升软件质量。
? Cons需要高质量的训练数据：AI的性能依赖于高质量的训练数据，如果训练数据不足或质量不高，AI的性能将受到影响。
需要一定的AI知识和技能：测试人员需要具备一定的AI知识和技能，才能更好地利用AI工具，并对生成的结果进行评估和验证。
无法完全取代人工测试：AI无法替代测试人员的创造性思维、问题解决能力和沟通能力，需要人工测试进行补充。
常见问题解答
AI会取代QA工程师吗？
AI可以自动化许多重复性任务，但无法完全取代QA工程师。QA工程师需要具备创造性思维、问题解决能力和沟通能力，这些是AI难以替代的。AI可以作为QA工程师的助手，帮助他们提高效率和质量，但无法取代他们的角色。
如何选择合适的AI工具？
选择AI工具需要考虑多个因素，包括测试需求、预算、团队技能和工具的易用性。建议从免费或试用版开始，逐步评估工具的性能和适用性，并根据实际需求进行选择。
提示工程有哪些技巧？
提示工程需要明确目标、提供上下文、使用清晰简洁的语言和不断迭代优化。可以参考提示工程的框架，例如“SWOT”、“STAR”等。
相关问题
AI在自动化测试中的应用有哪些？
AI可以用于自动化测试用例生成、测试数据生成、缺陷报告生成和自动修复代码等。AI工具可以模拟用户行为，比如进行点击、拖拽、输入和断言等操作，进行web端自动化测试。
如何学习AI在QA和自动化测试中的应用？
可以通过阅读相关书籍、参加在线课程、参与开源项目等方式学习。此外，还可以加入QA和自动化测试社区，与其他从业者交流经验和学习资源。
LLM有哪些优势和劣势？
LLM的优势在于其强大的语言理解和生成能力，可以自动化许多重复性任务，并提供更全面、更智能的测试方案。LLM的劣势在于其需要高质量的训练数据和合理的提示才能生成有效的测试结果，且缺乏创造性思维和问题解决能力。
