测试用例生成Skills

AI 驱动的测试用例生成引擎，唤醒词：双击666

粘贴需求文档，自动识别业务逻辑、选定设计方法、输出结构化测试用例，一键导出 Excel。

🖱️👆：Skills

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✨ 核心能力

能力	说明
🔍 智能输入识别	自动区分需求文档 / Story 卡 / 口语描述 / 模糊输入，决定是直接生成还是先追问
📐 方法自适应选择	等价类、边界值、判定表、状态迁移、正交实验等 8 种方法按需匹配，不硬套模板
🏗️ 三层覆盖模型	L1 业务正向 · L2 稳定性边界 · L3 工程安全，主次分明
🛡️ 溯源矩阵技术	需求溯源矩阵 (Traceability Matrix)：强制将每一句需求原文映射至设计点，确保 100% 覆盖，杜绝业务死角
📊 一键导出 Excel	10 列结构，新增「系统补录」兜底列，确保所有非标字段 100% 完整录入
🧹 模式灵活切换	支持 new（单次覆盖产出）与 append（分段追加产出），拒绝脏数据堆积

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🚀 快速开始

1. 唤醒工具

在支持 Claude Skills 的 Claude / Claude Code 环境中输入：

双击666

 

工具自动进入待机状态，等待你粘贴需求内容。

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2. 粘贴需求，获取 JSON

将 PRD 片段、Story 描述或业务规则直接粘贴至对话框。工具会：

1. 识别输入类型 → 判断是否需要询问缺失信息
2. 原子节点提取 → 扫描所有业务参数、交互判定与时序要求
3. 溯源矩阵分析 → 强制执行“需求原文 -> 测试覆盖点”映射，确保 100% 颗粒化覆盖
4. 选定设计方法 → 输出决策矩阵预览（含 L1/L2/L3 配比）
5. 生成测试用例 → 写入 skills/doublehit-case-skills/output/cases_buffer.json

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3. 导出为 Excel

AI 会自动生成导出命令，你也可以手动执行（示例为从根目录运行）：

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 示例：执行导出（new 模式代表覆盖，append 模式代表追加）

python skills/doublehit-case-skills/scripts/case_exporter.py skills/doublehit-case-skills/output/cases_buffer.json skills/doublehit-case-skills/output/TestCases.xlsx new

 

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doublehit-case-skills/ (项目根目录)
├── README.md                 # 项目主文档
├── requirements.txt          # Python 依赖
└── skills/doublehit-case-skills/    # 核心工具包
    ├── SKILL.md              # Claude Skill 指令规范
    ├── scripts/
    │   └── case_exporter.py  # Excel 导出脚本（支持 stdin）
    └── output/
        └── .gitkeep          # 目录占位；JSON 缓冲与 Excel 文件运行时生成

 

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📋 用例字段规范

字段名	必填	说明
用例编号	✅	格式 TS-CA-001，三位连续递增
所属模块	✅	模块名称，不加序号前缀
用例标题	✅	测试目的描述，20字以内
测试类型	✅	功能测试 / 接口测试 / 性能测试 / 安全测试 / 易用性测试 / 边界测试 / 异常测试
前置条件	✅	执行前系统必须满足的状态
测试步骤	✅	原子化步骤，具象数据投喂（如：Weight=10kg）
预期结果	✅	[UI反馈] + [状态回写] + [审计记录] (强制三前缀标签)
优先级	✅	P0 / P1 / P2
备注	⬜	设计意图 / 风险说明
系统补录	🚫	系统兜底列：自动抓取所有非标字段，AI 无需填写

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🔧 case_exporter.py 使用说明

Usage: python case_exporter.py <input.json> [output.xlsx] [mode:new|append]
mode=new    强制新建文件（覆盖已有文件）

mode=append 追加到已有文件，文件不存在则新建（默认）

 

字段别名自动归一化：脚本内置别名映射表，无论 AI 输出英文 Key 还是中文变体，均自动转换为标准字段名，无需手动修复。

'title' / 'name' / '用例名称'  →  用例标题
'steps' / '操作步骤'           →  测试步骤
'expected' / '期望结果'        →  预期结果

 

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💡 使用场景

• 即时需求设计：粘贴 PRD 片段，直接出用例
• 模糊需求处理：工具自动追问关键信息，保障质量
• 深度边缘探测：触发「向外延伸」指令，补充边界 & 安全场景

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📌 注意事项

• 需求文本中 ~~删除线~~ 包裹的内容视为已取消功能，不会生成对应用例
• output/cases_buffer.json 为运行时缓冲文件，每次生成均为覆盖写入；导出 Excel 后可删除或重置为 []
• 导出脚本依赖 openpyxl，首次使用需 pip install -r requirements.txt