AI辅助测试实战：如何将3天用例编写工作压缩到1天

测试用例写不完，很多时候不是你不够努力，而是 前期信息混乱 + 反复改动 + 数据准备拖后腿 共同作用的结果。

在 CRM、礼品卡、问卷这类“业务规则多、流程长、角色复杂”的项目里，我摸索出一套相对稳定的协作模式：

• AI 负责铺底稿：将零散信息结构化，先把用例的骨架搭建起来。
• 我负责纠偏与决策：补充关键风险点，确定测试覆盖范围，最终把控质量。

最终效果很实在：原本需要 3 天才能从零完成到可评审的测试用例，现在通常能在 1 天内产出初版并进入评审环节。

说明：这里提到的“压缩”并非偷工减料，而是把时间从“整理、抄写、重复劳动”中解放出来，转移到更重要的“风险判断、范围取舍、用例质量把控”上。

一、先理清问题：为什么测试用例会「写不完」？

回顾自己的经历，我遇到过几个典型问题：

1. 需求信息碎片化：PRD 一份，群里各种补充一堆，口头临时改动又是一堆。写着写着发现前面的内容全需要修改。
2. 业务链路过长：涉及合同、下单、成本、审批、权限等多个环节，任何一个环节遗漏都可能导致返工。
3. 用例写得“像作文”：内容又长又全，但评审时大家找不到重点，沟通效率低下，最后还是免不了返工。

所以，我的核心目标不是让 AI “直接生成完美的测试用例”，而是分三步走：

• 先把杂乱的需求变成 结构化材料。
• 再把用例构想变成 可控的骨架。
• 最后让交付物是 可评审、可执行 的。

二、一天完成的基础：固定流程与模板

我基本按照以下节奏推进，这个时间拆分方案你可以直接复用：

• 09:30 – 10:30：需求材料整理（AI 输出结构化摘要 + 待澄清问题清单）
• 10:30 – 11:30：业务澄清（带着 AI 梳理出的问题清单，去找产品或研发确认）
• 13:30 – 15:30：AI 生成用例骨架（产出功能点清单、风险清单、覆盖矩阵建议）
• 15:30 – 18:00：人工纠偏与定标（补充关键风险、删除冗余、合并重复、确定优先级）

如果团队习惯在当天或次日进行用例评审，这个节奏足以在一天内拿出一个“可评审版本”。

三、核心操作：让 AI 专注做好三件事（够用、稳定、不翻车）

1. 将需求整理成「测试可用」的结构化材料

我会把 PRD、需求说明以及所有的变更点（哪怕是群聊截图）整理后交给 AI，要求它按固定结构输出：

• 改动范围（涉及哪些模块、页面或接口）
• 主流程（按步骤分解）
• 关键业务规则（数据校验、状态流转、权限控制等）
• 潜在风险点（结合流程与历史常见问题）
• 需要向产品/研发确认的问题清单

常用提示词（可直接使用）：

你是资深测试工程师。
我会给你一段需求说明（可能不完整）。
请按以下结构输出，用中文：
1) 改动范围（模块/页面/接口）
2) 主流程（按步骤编号）
3) 关键业务规则/校验点
4) 可能的风险点（结合流程与历史常见问题）
5) 我需要向产品/研发确认的问题清单（不少于10条，尽量具体）
要求：不要写空话，不要泛泛而谈，尽量贴近业务。

这一步的价值很直接：你无需“从零开始读懂所有需求”，并且能立刻获得一份 可直接用于评审提问 的问题清单，极大提升了前期沟通效率。

2. 先产出「用例骨架」，再由人工补充关键点

我不让 AI 直接生成完整的用例表格（那样往往很空泛），而是让它先产出三样东西：

1. 功能点清单：按业务流程拆分到可独立验证的粒度。
2. 风险清单：涵盖异常场景、边界条件、权限校验、并发操作、状态回退等。
3. 覆盖矩阵建议：指明哪些功能点需要覆盖哪些用户角色、终端（PC/移动）及数据状态。

常用提示词：

你是测试负责人。
基于下面的需求，帮我输出“用例骨架”，不要直接写成大段用例。
请输出：
A. 功能点清单（按流程拆分，带编号）
B. 风险清单（异常/边界/权限/并发/状态流转，按优先级排序）
C. 覆盖矩阵建议（哪些功能点需要覆盖哪些角色/端/状态）
要求：
- 每条尽量具体到可执行动作
- 不要泛泛写‘验证功能正常’
- 不要抄需求原文

接下来我会做一件至关重要的事：“定标”。

所谓定标，就是把 AI 生成的所有点，划分为三类：

• 必须测（卡口级）：主业务流程、涉及资金/成本/权限的核心逻辑、审批流、关键数据校验。
• 建议测（抽样覆盖）：非关键的信息展示、边缘路径、低频操作入口。
• 暂不测（需说明理由）：不在本次迭代范围、风险可接受、计划上线后通过监控覆盖。

只要你做了“定标”，产出的测试用例就会显得非常务实且具有说服力——因为它能直接支撑测试排期与上线风险评估。

3. 将“编写用例”转化为“填充模板”

用例写不完的另一个常见原因是大家都在 Word 或 Excel 里“自由发挥”，导致格式越来越散乱。

我的方法是使用固定字段模板，强制将用例规范为“可执行条目”。

字段模板（你可以直接复制到 Excel 中使用）：

[模块] / [功能点] / [用例标题]
前置条件：
步骤：1) 2) 3)
预期：
数据要求：
优先级：P0/P1/P2
备注：范围说明/关联需求/接口/埋点

然后，我让 AI 基于这个模板和前面生成的“用例骨架”进行填充，但会严格限定它只关注：

• 步骤描述是否完整、连续。
• 预期结果是否明确、可验证。
• 是否缺少必要的前置条件或测试数据说明。

这样可以有效避免 AI 生成那些“看起来专业但无法实际执行”的文本。

四、质量保证：三道必须通过的“人工关卡”

要让 AI 的产出真正可用，必须通过以下三道人工审核关卡：

1. 口径一致关：所有关键业务规则（尤其是权限、审批逻辑、成本计算规则）必须返回给产品或研发进行最终确认。
2. 历史经验关：将你所在项目中常见的线上问题或“坑点”清单（如缓存问题、幂等性、重复提交、权限串号、状态回退异常）提供给 AI，并要求它在生成风险清单时强制覆盖这些场景。
3. 可执行关：逐条审核用例，确保每条都能“在真实系统里一步步操作并验证”，否则就进行修改或删除。

我通常会专门准备一个“历史坑点提醒”列表，在给 AI 的指令中强制加入：

补充约束：结合以下历史问题补充风险与用例点：
- 多角色权限切换导致数据可见性异常
- 审批流节点回退/撤回后的状态不一致
- 移动端与PC端字段校验不一致
- 列表缓存导致展示与实际不一致
- 重复提交导致重复单/重复成本记录

五、最容易“翻车”的陷阱及应对（经验之谈）

1. AI 虚构不存在的规则：当业务名词较多时，AI 可能会自行“脑补”剧情。解决办法：所有关键规则必须注明“出处”（需求原文片段、接口文档条目、或经研发确认）。
2. 用例数量多但覆盖无重点：解决办法：严格执行前述的“定标”流程（必须测/建议测/暂不测），明确测试优先级。
3. 只关注功能步骤，忽视测试数据：在实际项目中，数据准备往往比编写用例更耗时。解决办法：为每个核心模块至少设计一个“最小可执行数据集”，并在用例中明确标注。

六、给你的落地建议：从一个模块开始试跑

如果你是第一次尝试这套方法，不建议直接用于全量需求。

最好从一个典型的、边界清晰的业务模块开始，例如：

• 合同创建与审批流程
• 下单与成本预占逻辑
• 礼品卡领取与余额消耗

完整地跑一遍上述流程，目标是获得：

• 一份结构清晰的需求摘要
• 一套完整的用例骨架（功能点+风险点+覆盖矩阵）
• 10–20 条高质量的 P0/P1 级别核心测试用例

你会很快发现，真正被节省下来的，是那些消耗在“信息整理、格式调整和无效返工”上的时间。

结尾

我目前的切身感受是：AI 对测试工作最大的帮助，并非“代替你写用例”，而是将你从“信息搬运和整理”的重复劳动中解放出来，让你能更早、更专注地进入“确定测试范围、控制项目风险、做出关键决策”的核心工作阶段。

如果你也在探索使用 AI 提升测试效率，无论是编写用例还是自动化测试，欢迎在云栈社区交流你遇到过的挑战。后续我可能会将实践中积累的“高效提示词结构”和“可复用模板”整理成更系统的资源分享出来。