用例AI生成与运营全流程方案

核心逻辑：“设计稿+需求→图生文→文生文→标准化运营”
目标：用例生成效率提升80%，标准化率100%

一、用例AI生成：两段式逻辑（设计稿→需求→用例）

阶段1：图生文——从设计稿提取视觉要素（多模态大模型驱动）

目标：将设计稿（Figma/PSD/截图）转化为“结构化视觉需求文本”，为后续用例生成提供输入。

• 输入：设计稿（含标注，如“登录按钮：红色#FF4D4F，位置（200,300），点击跳转首页”）。
• 工具：多模态大模型（如GPT-4V、DeepSeek-VL）+ OCR（PaddleOCR）。
• Prompt设计：

任务：从设计稿中提取界面元素及交互规则，输出格式如下：
1. 元素列表：类型（按钮/输入框/文本）、ID（可选）、位置坐标（x,y,w,h）、属性（颜色/尺寸/文本内容）；
2. 交互规则：元素触发动作（点击/输入/滑动）→ 预期结果（跳转/弹窗/状态变化）。
示例：
元素列表：[{"类型":"按钮","文本":"登录","颜色":"#FF4D4F","位置":{"x":200,"y":300,"w":120,"h":40}}]
交互规则：[{"动作":"点击登录按钮","预期结果":"跳转至首页URL:/home"}]

• 输出：结构化视觉需求文本（JSON格式，含元素属性、交互逻辑）。

阶段2：文生文——结合需求文档生成测试用例（大模型逻辑推理）

目标：基于图生文的视觉要素 + 文本需求文档，生成“标准化测试用例”。

• 输入：
• 阶段1输出的“视觉需求文本”；
• 需求文档（PRD，如“登录功能需校验手机号格式，错误时提示‘请输入正确手机号’”）。
• 工具：文本大模型（如GPT-4、通义千问）+ 测试用例模板库。
• Prompt设计：

任务：结合视觉需求和功能需求，生成测试用例，包含用例名称、前置条件、步骤、预期结果，覆盖：
- 正常场景（功能验证）；
- 异常场景（如输入为空、格式错误）；
- 视觉合规性（元素颜色/尺寸/位置是否符合设计稿）。
用例模板：
用例名称：[场景描述]
前置条件：[页面状态/数据准备]
步骤：1. [操作1]；2. [操作2]；...
预期结果：1. [结果1]；2. [结果2]；...

• 输出示例：

二、用例AI运营：标准化与动态执行（全流程自动化）

阶段1：用例标准化——AI自动对齐规范（规则引擎+大模型）

目标：确保生成的用例符合团队规范（如用例命名格式、步骤粒度、预期结果清晰度）。

• 标准化规则（可配置）：
• 命名规范：[模块]-[场景]-[操作]-[校验对象]（如“登录页-手机号输入-格式错误-提示文案验证”）；
• 步骤粒度：每个步骤仅包含1个用户操作（如“输入手机号”和“点击登录”需分步骤）；
• 预期结果：需包含可量化指标（如“响应时间≤1s”“颜色值#FF4D4F”）。
• AI标准化逻辑：
  大模型对比生成的用例与规则库，自动修正：
• 例1：将“登录按钮点击测试”→ 修正为“登录页-登录按钮-点击操作-跳转验证”；
• 例2：将“预期结果：提示错误”→ 修正为“预期结果：显示红色提示文字‘请输入正确手机号’，字体大小14px”。

阶段2：动态执行与结果校验（AI驱动自动化闭环）

目标：用例自动执行、结果自动判断，无需人工介入。

• 执行引擎：

• 基于用例步骤，AI生成Airtest/Selenium自动化脚本（如“点击坐标（200,300）的登录按钮”）；

• 在多环境（如iOS/Android/PC）、多分辨率下并行执行。

• AI结果校验：

• 视觉校验：执行后截图与设计稿比对（调用多模态大模型判断颜色、尺寸、位置偏差）；

• 功能校验：对比实际结果与预期结果（如接口返回码、页面跳转URL，调用文本大模型判断是否一致）；

• 异常标注：对失败用例自动截图，标注异常区域（如“提示文字颜色应为红色，实际为黑色”）。

阶段3：用例迭代与优化（数据驱动AI能力提升）

目标：通过人工反馈优化AI生成质量，形成“用例生成-执行-反馈-迭代”闭环。

• 人工反馈机制：

• 测试人员对AI生成的用例进行“通过/不通过”标注（如“用例遗漏‘手机号为空’场景”）；

• 对执行失败但实际正确的用例（如AI误判颜色偏差），标记为“模型错误案例”。

• AI优化路径：

• Prompt迭代：基于人工反馈调整Prompt（如补充“需包含空输入场景”）；

• 模型微调：将“模型错误案例”加入微调数据集，定期微调大模型（如DeepSeek-VL私有微调），提升视觉要素提取准确率；

• 规则库更新：将高频人工修正项转化为标准化规则（如“所有输入框用例必须包含空输入场景”）。

三、落地价值与关键指标

四、风险与应对

总结

通过“图生文提取视觉要素→文生文生成用例→AI标准化+动态执行”的两段式逻辑，可最大化利用多模态大模型的图像理解与文本推理能力，实现用例从“生成→运营→优化”的全流程智能化。该方案不仅解决了传统用例“人力成本高、覆盖率低、标准化差”的问题，更能通过数据闭环持续提升AI能力，最终实现测试用例的“零人工介入”全自动化运营。