为什么要做这个工具
很多做测试的朋友应该都懂这种痛。
产品文档动辄几百页，里面全是密密麻麻的功能描述、参数配置、业务规则。测试工程师要从中一点点抠出测试点，整理成测试用例。这活儿又枯燥又容易出错，还特别耗时间。
我自己也踩过坑。以前在测试部门整理文档、编写测试用例，经常漏看一些边界条件，结果测试的时候发现问题，又得回头改文档、补用例。折腾来折腾去，一个项目的测试准备工作就得占整个周期的三分之一。
所以我就寻思，能不能把这个过程自动化？让AI来读文档，自动提取测试点，生成用例。这样测试工程师就能把精力放在更有价值的地方，比如设计更复杂的测试场景。
说干就干。花了一个多小时的时间，在腾讯WorkBuddy上搭了个Skill，然后导入到Trace里跑了一下。结果你猜怎么着？
它真的能自动从产品文档里提取功能规格，生成结构化的测试用例！
怎么做的
这块需要注意一下。整个流程其实很简单，就三步：
第一步，在腾讯WorkBuddy上创建Skill。WorkBuddy是腾讯推出的AI助手平台，支持自定义技能开发。我把文档解析、用例生成的逻辑写成了一个Skill，让它能读取Word文档，识别里面的功能点、输入输出参数、业务规则。
第二步，把Skill导入Trace。Trace是个很有意思的平台，提供免费的AI算力。把Skill导进去之后，就能用它的算力来跑任务，不用自己搭服务器。
第三步，上传产品文档，点击运行。AI会自动分析文档内容，按照黑盒测试的原则，生成正常流程、异常场景、边界值、权限隔离等各种测试用例。
效果怎么样
说实话，第一次跑的时候我没抱太大期望。结果出来的时候，我真的被震撼到了。
它不仅提取了所有的输入参数，还考虑到了各种边界条件和异常情况。比如参数的取值范围、必填项校验、权限控制等等，全都覆盖到了。
更厉害的是，它生成的测试用例是结构化的，包含了用例编号、测试场景、前置条件、测试步骤、预期结果这些要素，直接就能导入测试管理工具里用。
我把生成的用例拿给测试同事看，他说至少能节省80%的用例编写时间。以前要两周的活，现在半小时就能搞定。
具体怎么用
可能有小伙伴纳闷，这个工具具体怎么操作啊？
其实很简单，就三步：
首先，准备好你的产品文档。支持Word格式，最好是结构化的文档，包含功能描述、参数说明、业务规则这些内容。一般用产品web手册或者开局指导文档就可以。
然后，在Trace里找到我的这个Skill，上传文档，设置一些基本参数，比如测试用例的覆盖类型、输出格式之类的。
最后，点击运行，等个几分钟，就能得到一份完整的测试用例文档了。
我自己的感受是，这个工具特别适合那些文档比较规范的项目。文档写得越详细，生成的用例质量越高。当然，生成的用例也不是完美的，还需要测试工程师做一些人工审核和补充，但已经能解决大部分基础工作了。
一些思考
顺着上面的再聊聊，这个工具其实只是AI在测试领域应用的一个很小的尝试。
我一直在想，AI到底能给测试行业带来什么改变？以前测试工作很大一部分是重复性的劳动，比如写用例、执行回归测试。如果这些都能自动化，测试工程师就能把更多精力放在探索性测试、安全测试这些更有价值的工作上。
当然，也不是没有挑战。比如AI生成的用例可能会有遗漏，特别是那些隐含的业务规则。还有数据安全的问题，毕竟产品文档里可能包含敏感信息。这些都是需要解决的问题。
但不管怎么说，这是一个很好的开始。至少现在，我不用再对着几百页的文档头疼了。
写在最后
AI大时代啊，朋友们。
AI正在一点点渗透到我们工作的各个角落。以前觉得很复杂的事情，现在用AI可能几分钟就能搞定。关键是要保持好奇心，勇于尝试。
如果你也有类似的痛点，不妨试试这个工具。说不定能帮你节省不少时间。
关注公众号，后台私信：“word-to-testcase”获取Skill技能包。
对了，如果你有什么想法或者建议，欢迎在评论区留言，我们一起交流交流。
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