现在借助 AI 辅助生成测试用例越来越普及，用例产出效率大幅提升，数量也随之激增。但效率提升的同时，新的问题也接踵而至：AI 产出的用例常常出现描述含糊、关键测试场景缺失、内容重复冗余等质量问题，后续人工评审、整改要耗费不少精力。

不少测试同学反馈：既然 AI 可以快速编写测试用例，那能不能让 AI 接手用例评审工作，帮我们自动筛查问题、给出整改意见？

结合日常评审场景，目前 AI 生成的用例主要存在四类问题：

1、对需求解读不到位，导致用例描述模糊、表意不清；

2、用例编写不规范，格式、步骤、预期结果不符合团队标准；

3、面对内容繁杂的需求文档，容易漏掉边界场景、异常场景；

4、大量用例内容重复、逻辑冗余，增加后续执行负担。

针对这些痛点，我设计了一个用例评审 Skill。考虑到 AI 原生输出内容往往繁杂冗长，这个skill做了针对性优化，严格约束输出格式，只生成精简、结构化的评审报告，方便大家快速查阅、核对问题。

Skill整体实现介绍

面向测试工程师的 Agent Skill，用于快速评审 Excel / XMind / Markdown 测试用例，输出可执行的 Markdown 评审报告。

解决什么问题

• 只有用例、没有 PRD，想快速查漏场景、模糊步骤、重复项

• 有用例 + 需求/接口文档，想对照需求看覆盖是否完整

• 需要一份「能直接改」的整改清单，而不是空泛评价

执行原理

用例文件 → Python 脚本结构化 → Agent 四维评审 → Markdown 报告 → 用户确认 → 改/新建 Excel

输入与输出

输入（必填其一）

• Excel .xlsx（推荐）

• XMind .xmind

• Markdown 用例文档

输入（可选）

• PRD / 需求说明 → 做需求对标

• 接口文档 → 校验字段、错误码、异常覆盖

• 概要设计 → 校验跨模块链路与状态流转

输出

• Markdown 评审报告（如 xxx_用例评审.md）

• 对话摘要：待澄清项 + 可执行整改建议

评审维度

案例实践

1、准备用例&需求文档

这套用例评审 Skill 具备多格式解析能力，目前支持XMind、纯文本、Excel三种主流用例格式，覆盖绝大多数团队的日常使用习惯。

补充说明：为什么建议同步上传需求文档？ 评审的核心逻辑是对照需求校验用例，上传完整需求文档，可以让 AI 精准判断用例是否贴合业务要求。除需求文档外，接口文档、概要设计、原型说明等资料也可以一并补充，上下文信息越完整，评审结果就越精准。

本次实操我准备了两种格式的测试用例作为演示样本，如下图：

2、skill下载&安装

解压Skill包，并将其放到对应工具的Skill目录下。

下面是导入cursor的目录截图：

3、执行案例（excel文件）

这里我们用excel文件进行演示，xmind的就不演示了，实际结果差不多，使用python脚本去读取xmind文件，之后由AI做分析

执行过程：

AI会使用python脚本读取excel中的内容，然后进行用例评审

输出结果：

会生成一份md文件，我们具体来看看细节

整体结论

首先有一个整体结论，会对本次评审的结果进行概括

权限等相关的问题，也是很多测试人经常会遗漏的问题了，但是AI这里也是能够识别出来

输出结果1：缺失的用例

输出结果2：用例编写质量问题

输出结果3：重复和冗余用例

整改建议汇总

我们看到这个整改的汇总，尤其是第一点，是需要我们去和产品进行确认的信息，也就是需要澄清，这里我们可以将结果复制给产品，让其做解答，之后将信息提供给AI

如果完全采纳AI所说的建议，可以让AI直接整改，可以让其在原文件修改，或者重新创建一个新的excel，如下输入：

就会产生一个修改后的新的excel 了