简介
一个测试用例通常包含以下要素：
-
测试模块
-
测试标题
-
前置条件
-
测试步骤
-
预期结果
-
实际结果
当然，有些测试用例可能还包含执行人等，可以根据自己的公司的需求，定义好测试用例的格式要求。
实践演练
那么如何让 ChatGPT 自动生成测试用例呢?
-
要把对应的需求信息给到 ChatGPT。
-
规定好用例的格式。
-
规定好用例的输出格式，减少调整的成本。
假设以下是我们的需求内容：
那么我们的提示词可以如此编写：
-
提示词：我是一个测试工程师，这是我收到的需求信息：在 Web 界面上添加一个搜索按钮，要求能够做到关键词精确匹配与模糊匹配。要求根据以上的需求生成测试用例。要求测试用例包含以下信息：测试模块、测试标题、前置条件、测试步骤、预期结果、实际结果。测试用例输出的格式使用 markdown 的表格格式
根据您提供的需求，以下是两个测试用例示例，分别覆盖了关键词精确匹配和模糊匹配。测试用例的格式采用Markdown表格格式。
### 测试用例 1：关键词精确匹配
| 测试模块 | 测试标题 | 前置条件 | 测试步骤 | 预期结果 | 实际结果 |
|------------|------------------|--------------------------|--------------------------------------------|------------------------------|------------------------------|
| 搜索按钮 | 关键词精确匹配 | Web界面已加载 | 1. 打开Web界面<br>2. 定位搜索按钮并点击<br>3. 输入关键词<br>4. 执行搜索 | 出现与关键词精确匹配的结果 | 实际结果与预期结果相符 |
### 测试用例 2：模糊匹配
| 测试模块 | 测试标题 | 前置条件 | 测试步骤 | 预期结果 | 实际结果 |
|------------|----------------|--------------------------|----------------------------------------------|--------------------------|--------------------------|
| 搜索按钮 | 模糊匹配 | Web界面已加载 | 1. 打开Web界面<br>2. 定位搜索按钮并点击<br>3. 输入模糊关键词<br>4. 执行搜索 | 出现与关键词模糊匹配的结果 | 实际结果与预期结果相符 |
请根据您的具体需求进行适当的调整，并创建更多的测试用例，覆盖更多可能的情况，例如异常输入、搜索结果为空等情况。
我们需要将测试用例整合起来，这样好做用例的归档处理，可以进一部分输入我们的提示词
-
提示词：请帮我将这两个表格整合起来，并且在表格内补充异常输入、搜索结果为空的用例。
| 测试模块 | 测试标题 | 前置条件 | 测试步骤 | 预期结果 | 实际结果 |
|------------|------------------|--------------------------|--------------------------------------------|------------------------------|------------------------------|
| 搜索按钮 | 关键词精确匹配 | Web界面已加载 | 1. 打开Web界面<br>2. 定位搜索按钮并点击<br>3. 输入关键词<br>4. 执行搜索 | 出现与关键词精确匹配的结果 | 实际结果与预期结果相符 |
| 搜索按钮 | 模糊匹配 | Web界面已加载 | 1. 打开Web界面<br>2. 定位搜索按钮并点击<br>3. 输入模糊关键词<br>4. 执行搜索 | 出现与关键词模糊匹配的结果 | 实际结果与预期结果相符 |
| 搜索按钮 | 异常输入 | Web界面已加载 | 1. 打开Web界面<br>2. 定位搜索按钮并点击<br>3. 输入特殊字符<br>4. 执行搜索 | 显示输入格式错误提示 | 实际结果与预期结果相符 |
| 搜索按钮 | 搜索结果为空 | Web界面已加载 | 1. 打开Web界面<br>2. 定位搜索按钮并点击<br>3. 输入不存在的关键词<br>4. 执行搜索 | 显示无匹配结果提示 | 实际结果与预期结果相符 |
以上就是整合后的 ChatGPT 的回复，我们只需要将 Markdown 格式的用例，粘贴到 excel 中，即可将测试用例进行归档。
总结
在这次实践中，我们使用了 ChatGPT 提示词的以下技巧：
-
写清楚需求：要把对应的需求信息给到 ChatGPT；规定好用例的输出格式，减少调整的成本。
-
系统的测试变化：在交互的过程中，会发现 ChatGPT 无法一次满足需求，所以可以进一步纠正它的回复，直到满意为止。
-
提供参考文本：规定好用例的格式。
-
将复杂的任务拆分为更简单的子任务。
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