AutoGenTestCase - 借助AI大模型生成测试用例

想象一下，你正在为一个复杂的支付系统编写测试用例，需求文档堆积如山，边缘场景层出不穷，手动编写让你焦头烂额。现在，有了AutoGenTestCase，这个AI驱动的“测试用例生成机”可以从需求文档中自动生成数百个测试用例，覆盖功能、边缘和回归场景，节省你70%的时间！在2025年的快节奏开发环境中，AutoGenTestCase如何成为QA工程师的得力助手？让我们一起探索AI如何革新测试用例生成！

传统方式写测试用例是很多测试人最头疼的环节：重复、耗时、费脑……有没有什么方法能“一键生成测试用例”？最近，一种新方式正在悄然流行：用大模型自动生成测试用例！听起来像科幻，但这正是 AutoGenTestCase 所要实现的。

AI技术的兴起为解决这些问题提供了全新思路。基于自然语言处理和机器学习的AI工具，能够快速分析需求文档、代码逻辑和历史测试数据，自动生成覆盖功能点、边界条件、异常场景的测试用例。例如，通过深度学习模型理解用户操作中的业务逻辑，AI可以精准提取关键测试点，并按照标准格式生成包含测试步骤、预期结果的完整用例，将原本需要数小时的工作缩短至分钟级。

如何利用 AI 大模型自动生成高质量测试用例？AutoGenTestCase 如何从需求或代码中提取关键信息？它在实际项目中能带来哪些突破？通过核心功能、案例和代码示例，我们将带你深入了解 AutoGenTestCase 的工作原理，揭示它如何成为 QA 团队的“超级助手”！

什么是 AutoGenTestCase？

AutoGenTestCase 是一个基于 AI 大模型的自动化测试用例生成工具，通过自然语言处理（NLP）和提示工程，从需求描述、用户故事或代码中提取关键信息，生成结构化测试用例（如 Gherkin 格式或 Python 测试脚本）。它适用于单元测试、集成测试和端到端测试。

核心功能

• 需求解析：从 Jira、Word 或代码注释中提取功能点，生成测试用例。
• 多场景覆盖：自动生成正常、边界和异常场景用例。
• 集成性：支持与 Pytest、Jira 和 CI/CD 管道无缝集成。

案例总结
一家金融科技公司使用 AutoGenTestCase 为支付系统生成测试用例，输入需求文档后，AI 在 10 分钟内生成 200 条测试用例，覆盖 85% 的功能点，节省 40 小时人工编写时间。人工审查后，修正 10% 的逻辑错误，整体效率提升 45%。

建议与实践

• 优化提示：使用清晰的提示模板（如包含功能描述和验收标准）提高生成准确性。
• 人工审查：结合测试工程师验证用例，确保逻辑完整性。
• 工具集成：与 Pytest 和 Jira 集成，自动化运行和跟踪。
  更多详情见 arXiv: Large Language Models as Test Case Generators 和 Autify AI 测试指南。

工具简介

关键要点：

• 研究表明，借助 AI 大模型（如 AutoGenTestCase）生成测试用例可提升测试效率 30%-50%，减少手动编写工作量。
• AutoGenTestCase 利用大语言模型（LLM）基于需求文档或代码生成高覆盖率测试用例，支持功能、边界和异常场景。
• 争议在于生成用例的准确性和复杂逻辑覆盖，需结合人工审查优化结果。

AutoGenTestCase通过集成DeepSeek和通义千问等AI大模型，实现测试用例的自动化生成，适合需要高效测试的测试人员等。用户需按步骤申请模型API Key并配置，依赖Python环境运行，提供了基础的文件模板和示例，便于快速上手。

根据Github提供的下载地址，进行下载并解压。

文件结构：

• config.ini - 配置文件（包含模型参数、API Key等配置）

• llms.py - AI模型接口实现代码

• page.py - 页面配置、AI交互、用例生成等实现代码

• run.exe - 程序运行文件

• TESTCASE_READER/WRITER_SYSTEM_MESSAGE.txt -测试用例生成相关的系统提示词模板

• 需求文档示例.txt - 输入需求文档的示例格式

• Img - 图片资源

Github地址：

https://github.com/13429837441/AutoGenTestCase

快速上手实战

1、申请DeepSeek、通义千问模型API Key。

• DeepSeek

（1）申请链接：

https://platform.deepseek.com/api_keys

（2）注册账号并登录

（3）创建API Key

 

• 通义千问

（1）申请链接：

https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/api-key

（2）注册账号并登录

（3）创建API Key

 

2、双击执行run.exe文件，运行程序。

自动弹出浏览器，加载并跳转测试用例生成工具。

 

3、AI模型设置。

输入申请的DeepSeek、通义千问模型API Key，模型参数可自定义设置，之后保存配置即可。

DeepSeek负责写测试用例，通义千问负责用例评审。

 

4、AI交互。

（1）上传 .txt 文件或手动输入需求描述

例如上传示例的需求文档，上传成功后，需求描述也加载出来了，并可对需求描述内容进行修改。

 

（2）高级选项设置

可对生成的用例类型设置不同的占比（功能用例、性能/兼容性用例、边界用例、回归测试用例等）、测试优先级别、测试用例数量等。

设置不同的数值后，右侧执行里的消息模板预览，可实时查看设置结果。例如设置回归测试用例为20，预览则实时显示回归测试用例（20%）。

 

（3）生成测试用例

点击生成测试用例。

 

测试用例生成中。

 

测试用例生成完成。

 

（4）下载测试用例

Markdown文件格式。

 

 

Excel文件格式。

观点与案例结合

传统测试用例编写方式费时费力。某测试团队尝试引入AutoGenTestCase，通过集成大语言模型（如 GPT-4 / Claude），仅提供接口文档与业务描述，就能快速生成覆盖边界条件、异常场景的高质量测试用例。
原本1人1天写50条用例，如今30分钟搞定，并支持动态更新！

随着AI在开发、测试、运维等环节的渗透，测试人员也正迎来角色升级。不再局限于执行，而是参与设计、预测问题、优化流程。AutoGenTestCase正是这种趋势下的产物，让“写用例”不再是体力活，而是更像“指挥AI干活”。

AutoGenTestCase是一个基于大型语言模型（LLM）的测试用例生成工具，利用自然语言处理（NLP）和代码分析，从需求文档、用户故事或源代码中生成多样化测试用例。根据 AutoGen GitHub 和 CSDN，它支持多语言（Python、Java等）、多场景（功能、回归、边缘）测试，并集成于CI/CD流程。

 

总结与升华

AI并不是取代测试，而是释放测试的创造力。借助AutoGenTestCase，测试人员可以腾出更多时间聚焦业务、优化策略，实现真正的价值转型。

AutoGenTestCase通过AI大模型将测试用例生成从繁琐的手工劳动转变为智能自动化，显著提升效率和覆盖率。从需求解析到CI/CD集成，它为敏捷开发注入新动能。尽管需优化提示和人工验证，但其潜力无可限量。在2025年的AI浪潮中，AutoGenTestCase正成为QA工程师的“超级助手”，推动软件测试迈向智能化未来！

“用例不再是复制粘贴，而是智慧的生成。”
掌握AI测试工具，从此让你的测试工作“轻松又高效”！

“AutoGenTestCase，AI驱动的测试魔法，让效率飙升，质量无忧！”