高效使用AI大模型：测试工程师提示词编写框架

前言

随着AI大模型在软件测试领域的广泛应用，提示词工程（Prompt Engineering）已成为测试工程师提升效率的关键技能。通过精准的提示词设计，我们可快速生成测试用例、优化测试场景、生成自动化脚本、以至实现智能化的测试覆盖。

那么如何更有效地在利用大模型时，让大模型更高效地协助我们得到期望的结果，好的提示词能让我们事半功倍。下文就总结下，对测试工程师而言，怎么编写出好的提示词框架

拆分复杂需求，准确描述问题

AI大模型的效果高度依赖输入提示词的清晰度，也就是尽可能减少二义性。所以在输入提示词时，应尽可能将复杂任务拆解为具体需求，例如：

场景化的描述：明确测试目标（如“生成登录功能的边界值测试用例”），而非模糊指令（如“帮我写测试用例”）。
约束条件：添加格式要求（如“以表格形式输出”）、优先级（如“仅包含高风险场景”）或技术限制（如“不涉及第三方接口”）。
示例引导：可以提供示例数据或模板，帮助模型理解期望的输出结构。

利用结构化框架，提升输出稳定性

通过定义结构化的提示词框架，可以约束模型行为，并减少随机性干扰：

角色设定：指定模型扮演专业角色（如“你是一位资深测试专家，擅长设计高覆盖率的测试场景”）。
分步指令：将复杂任务分解为多步骤（如“第一步：分析需求文档；第二步：识别关键路径；第三步：生成用例”）。
思维链（Chain-of-Thought）：虽然目前很多模型都提供了深度思考能力，但通过提示词引导模型的分析，可以简化模型的思考推理方向。例如“请先分析用户操作流程，再重点针对异常场景生成测试用例”。

渐进式的迭代优化，持续改进提示词

大模型通常会保留对话上下文，针对每次反馈的结果，应不断校正，逐渐向最佳输出靠拢

反馈修正：对模型输出中的错误及时指正（如“第2条用例未覆盖超时场景，请补充”），并要求重新生成。
参数调整：控制输出长度（如“请用50字以内描述”）、温度系数（Temperature）以平衡模型的创造性与准确性。
交叉比对：目前开放大模型有很多，能力不一，对于分析的结果差别也比较大。可以综合判断，提取最优结果。

常见的一些校正场景：

问题	原因	改进方法
输出过于宽泛	需求描述模糊	添加具体场景、格式、优先级约束
结果重复或冗余	未明确限制输出范围	排除不需要的场景(如指定“仅输出未覆盖的边界值场景”)
技术术语错误	模型缺乏领域知识	提供术语表或指定角色（如“金融系统测试专家”）

案例分析

基于以上原则，以我们要测试 https://www.saucedemo.com 这个网站的购物流程为例，要用大模型帮助我们生成一系列测试用例，提示词框架可以按下面的方式设定：

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假设你是一名经验丰富的软件测试工程师，负责对电商网站 https://www.saucedemo.com/ 的核心购物流程进行端到端的功能测试。


任务： 为以下用户场景生成详细的、高优先级的正向和反向测试用例。重点关注从商品选择到成功下单的完整流程。


被测网站: https://www.saucedemo.com/ 

测试用户凭据:

•标准用户 (Standard User): standard_user / secret_sauce
•有问题的用户 (Problem User): problem_user / secret_sauce (用于观察特定错误行为)


核心购物流程步骤:

1. 用户登录
2. 浏览商品列表 (Inventory Page)
3. 选择至少两件不同商品并添加到购物车
4. 查看购物车 (Cart Page)
5. 在购物车页面验证商品信息（名称、数量、价格）和总价
6. 进入结账信息页面 (Checkout: Your Information)
7. 填写有效的结账信息（姓、名、邮政编码）
8. 进入结账概览页面 (Checkout: Overview)
9. 在概览页面验证商品信息、总价（含税）
10.完成购买 (Checkout: Complete!)
11.验证订单成功信息


测试用例要求:

•正向测试用例: 覆盖使用标准用户成功完成购物流程的每个步骤，确保功能按预期工作。
•反向测试用例:
	•尝试在结账信息页面输入无效数据（例如，姓、名、邮编为空或格式错误）。
    •尝试在购物车为空时进行结账。
    •(可选)使用 problem_user 登录，观察并记录在购物流程中可能出现的异常行为，特别是商品图片、添加购物车或结账环节。

输出要求:
•每个测试用例应包含：用例 ID (TC_SAUCE_SHOP_XXX)、测试描述、前置条件（如已登录并添加商品）、测试步骤（清晰、可执行）、预期结果、实际结果（预留填写）、状态（预留填写）、优先级（高/中/低）。
•优先生成高优先级的测试用例。



输出格式:  请将测试用例以 Markdown 表格形式输出，包含以下列：用例 ID, 测试描述, 前置条件, 测试步骤, 预期结果, 优先级。


约束说明:

•假设税率为 8%。
•关注 UI 元素的交互和页面跳转的正确性。
•如果对某些特定元素的 ID 或 Class 不确定，可以使用通用的描述，例如“点击添加到购物车按钮”或“输入姓名字段”。

以上提示词比较好地对应了相关的提示词框架原则：

明确的角色：“假设你是一名经验丰富的软件测试工程师…”
清晰的任务：“为以下用户场景生成详细的、高优先级的正向和反向测试用例。重点关注从商品选择到成功下单的完整流程”
充分的上下文信息: 被测URL、用户信息、用例侧重点、税率假设
指定输出格式：“请将测试用例以Markdown表格形式输出，包含以下列：用例ID, 测试描述, 前置条件, 测试步骤, 预期结果, 优先级。”
明确的具体要求和约束：用例和输出的具体要求，
引导思考方向：使用problem_user生成异常用例

最终通过这样的提示词，通过Deepseek，我们会得到如下一份生成的用例：

高优先级核心购物流程测试用例

用例ID	测试描述	前置条件	测试步骤	预期结果	优先级
正向测试用例
TC_SAUCE_SHOP_001	标准用户成功登录并进入商品列表页	无	1. 访问 `https://www.saucedemo.com/` 2. 输入用户名 `standard_user` 和密码 `secret_sauce` 3. 点击登录按钮	登录成功，跳转至商品列表页（Inventory Page）	高
TC_SAUCE_SHOP_002	添加两件不同商品到购物车并验证数量	用户已登录	1. 在商品列表页选择两件不同商品，分别点击“添加到购物车”按钮 2. 检查购物车图标显示数量为2	购物车图标数量更新为2，且两件商品均显示在购物车页面	高
TC_SAUCE_SHOP_003	购物车页面验证商品信息和总价（不含税）	用户已添加两件商品到购物车	1. 点击购物车图标进入购物车页面 2. 核对商品名称、数量、单价 3. 计算总价（商品1价格 + 商品2价格）	商品信息正确，总价显示为两件商品价格之和	高
TC_SAUCE_SHOP_004	完成有效结账信息并验证含税总价	用户已进入结账信息页面	1. 在结账信息页面输入有效姓、名、邮编（如：John/Doe/12345） 2. 点击“继续”按钮 3. 在概览页面验证总价（总价 = 商品总价 * 1.08）	跳转至结账概览页面，总价含8%税且计算正确	高
TC_SAUCE_SHOP_005	完成购买并验证订单成功信息	用户已进入结账概览页面	1. 点击“完成”按钮	显示“THANK YOU FOR YOUR ORDER”成功信息，返回商品列表页	高
反向测试用例
TC_SAUCE_SHOP_006	结账信息页面姓名为空时提交表单	用户已进入结账信息页面	1. 留空姓名字段，输入有效邮编（如：12345） 2. 点击“继续”按钮	提示“First Name is required”，阻止跳转	高
TC_SAUCE_SHOP_007	结账信息页面邮编格式错误（如非数字）	用户已进入结账信息页面	1. 输入有效姓、名，邮编为“ABC12” 2. 点击“继续”按钮	提示“Postal Code is invalid”，阻止跳转	高
TC_SAUCE_SHOP_008	购物车为空时尝试结账	用户已登录且购物车为空	1. 点击购物车图标进入购物车页面 2. 点击“结账”按钮	提示“Cart is empty”或阻止跳转至结账页面	高
Problem User 测试用例
TC_SAUCE_SHOP_009	Problem User 添加商品时图片显示异常	Problem User 已登录	1. 浏览商品列表页 2. 检查商品图片是否加载正确（如：图片错位、无法显示）	商品图片显示异常（如空白图、错误图片）	中
TC_SAUCE_SHOP_010	Problem User 结账时总价计算错误	Problem User 已添加商品到购物车	1. 完成结账流程至概览页面 2. 验证总价是否等于商品总价 * 1.08	总价计算错误（如未含税或计算值偏差）	中

补充说明

优先级分配：核心流程（登录、添加商品、结账）和关键异常场景（空字段、无效数据）设为高优先级。
Problem User：用于验证特定异常行为（如UI渲染错误或逻辑漏洞）。
实际结果/状态：执行时需根据实际观察填写（如“通过”、“失败”或“阻塞”）。
税率计算：假设商品总价为 $X，含税总价应为 X * 1.08，保留两位小数（如 $21.99 * 1.08 = $23.75）。