借助AI创建测试用例的步骤

需求分析与拆解
向 AI 输入测试需求文档（如 PRD、需求规格书），通过指令让 AI 拆解需求中的功能点、业务规则、边界条件等核心要素。
示例指令：“请拆解这份电商订单系统的需求，列出所有功能模块及对应的业务规则”。
AI 生成初始测试用例框架
基于拆解后的需求，让 AI 按照测试用例模板（如功能测试、接口测试、异常测试）生成初始用例，包含测试步骤、预期结果、优先级等字段。
示例指令：“基于上述订单系统的功能点，生成功能测试用例，需覆盖正常流程、异常场景（如参数错误、权限不足）”。
人工校验与补充
检查 AI 生成的用例是否存在遗漏（如未覆盖的业务场景）、冗余（重复的测试点）或逻辑错误（预期结果不合理）。
针对 AI 未考虑到的特殊场景（如高并发、兼容性），人工补充测试用例。
AI 优化与扩展用例
将人工校验后的用例反馈给 AI，让其优化用例的颗粒度（如细化测试步骤），或扩展用例类型（如转化为自动化测试脚本的伪代码）。
示例指令：“请将这些用例的测试步骤细化到操作级，并生成对应的接口自动化测试的请求参数示例”。
用例评审与定稿
组织团队对最终的测试用例进行评审，确认覆盖度、合理性后，形成可执行的测试用例集。