高效使用AI大模型：测试工程师提示词编写框架

前言

随着AI大模型在软件测试领域的广泛应用，提示词工程（Prompt Engineering）已成为测试工程师提升效率的关键技能。通过精准的提示词设计，我们可快速生成测试用例、优化测试场景、生成自动化脚本、以至实现智能化的测试覆盖。

那么如何更有效地在利用大模型时，让大模型更高效地协助我们得到期望的结果，好的提示词能让我们事半功倍。下文就总结下，对测试工程师而言，怎么编写出好的提示词框架

拆分复杂需求，准确描述问题

AI大模型的效果高度依赖输入提示词的清晰度，也就是尽可能减少二义性。所以在输入提示词时，应尽可能将复杂任务拆解为具体需求，例如：

• 场景化的描述：明确测试目标（如“生成登录功能的边界值测试用例”），而非模糊指令（如“帮我写测试用例”）。
• 约束条件：添加格式要求（如“以表格形式输出”）、优先级（如“仅包含高风险场景”）或技术限制（如“不涉及第三方接口”）。
• 示例引导：可以提供示例数据或模板，帮助模型理解期望的输出结构。

利用结构化框架，提升输出稳定性

通过定义结构化的提示词框架，可以约束模型行为，并减少随机性干扰：

1. 角色设定：指定模型扮演专业角色（如“你是一位资深测试专家，擅长设计高覆盖率的测试场景”）。
2. 分步指令：将复杂任务分解为多步骤（如“第一步：分析需求文档；第二步：识别关键路径；第三步：生成用例”）。
3. 思维链（Chain-of-Thought）：虽然目前很多模型都提供了深度思考能力，但通过提示词引导模型的分析，可以简化模型的思考推理方向。例如“请先分析用户操作流程，再重点针对异常场景生成测试用例”。

渐进式的迭代优化，持续改进提示词

大模型通常会保留对话上下文，针对每次反馈的结果，应不断校正，逐渐向最佳输出靠拢

• 反馈修正：对模型输出中的错误及时指正&#