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AI 提示词策略

核心原则

不同的测试目标，需要不同的提问模式。

提示词优化要求

关键指标：提示词必须包含以下要素

1. 角色定义：你是[领域]资深测试专家
2. 输出数量：生成[N]条测试用例（N = 需求数量 × 5）
3. 覆盖维度：必须覆盖以下维度
   - 功能测试：[具体功能点]
   - 异常测试：[异常场景类型]
   - 边界测试：[边界条件类型]
   - 并发测试：[并发场景]
   - 安全测试：[安全风险点]
   - 性能测试：[性能指标]
4. 输出格式：Markdown表格，包含需求ID和风险ID
5. 质量要求：每条用例必须可执行、可验证

加载时机

六大提示词模式的完整内容已下沉至 references/prompt-patterns.md，避免每次触发都占用上下文。

模式选择指南

模式组合策略

多个模式串联使用效果更佳：

输出示例

用户说："帮我生成登录模块的测试用例"

普通问法（效果差）：

帮我生成登录模块的测试用例

优化问法（使用结构化输出模式）：

请按以下框架输出登录模块的测试用例：

1. 用例编号：TC_{模块缩写}{功能缩写}{序号}（如 TC_API_LOGIN_001）
2. 用例标题：[动作] + [对象] + [条件]
3. 前置条件
4. 测试步骤
5. 预期结果
6. 优先级：P0/P1/P2/P3
7. 风险等级：高/中/低

输出格式：Markdown表格

测试范围：用户登录功能（用户名+密码） 测试深度：覆盖正常/异常/边界/安全/并发

检查清单

选择提示词策略后检查：

• 提示词是否包含角色定义？
• 是否指定了输出数量和格式？
• 覆盖维度是否完整？
• 是否包含质量要求？

国产大模型适配

不同模型对提示词的敏感度不同，同一模板在国产模型上需针对性调整：

适配策略：

1. 数量约束：国产模型对"生成 N 条用例"偶有缩水 → 提示词写"不少于 N 条"，并加"如果不足，补充边界和异常场景"
2. 格式约束：多数国产模型默认带 Markdown 代码块 → 需显式声明"直接输出表格，不要代码块包裹"
3. 中文表达：国产模型中文流畅但对"用例标题"格式理解差异大 → 给出 1 条示例（如 TC_API_LOGIN_001 正确凭证登录成功）
4. 编号规则：部分模型会自作主张改编号 → 明确"严格使用 TC_{模块缩写}_{功能缩写}_{序号}，不得改动格式"
5. 深度控制：国产模型倾向少而浅 → 用深度量化（简单×5/中等×10/复杂×15）约束用例数量级

常见反模式

1. 万能模板：一个模板打天下 → 不同目标用不同模式，按选择指南匹配
2. 过度堆叠：一次给太多约束让AI无从下手 → 按需分层叠加，先从2-3个核心维度开始
3. 缺乏被测反馈：只给格式不给被测功能 → 模板尾部必须附带实际功能描述或上下文
4. 角色混乱：让AI同时扮演多个矛盾角色 → 同一模式内只做一个角色，多角色用多视角模式
5. 忽略验证：只生成不验证 → 生成后必须用反向质疑或对抗模式验证质量