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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：
- 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”）。
- 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”）。
- 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&#