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一、引言：大模型时代的测试自动化革命
2025 年，随着大模型（如 DeepSeek）在自动化测试领域的广泛应用，Prompt 编写已成为测试工程师的核心技能之一。
为什么？
- 大模型输出的质量 90% 取决于输入的 Prompt
- LangChain 的
PromptTemplate提供了参数化 Prompt 的标准化方案 - OpenAI SDK 为模型调用提供了更简洁、高效的接口
本文将通过真实代码示例（基于 OpenAI SDK 调用 DeepSeek），展示如何用 LangChain 的 PromptTemplate 实现高效的测试自动化，并对比传统手动编写 Prompt 的局限性。
二、核心工具：LangChain PromptTemplate vs 传统 Prompt
1. 什么是 PromptTemplate？
LangChain 的 PromptTemplate 是一种参数化 Prompt 的工具，允许测试工程师通过模板和变量动态生成高质量的提示词。
核心优势：
- 标准化：统一管理 Prompt 模板
- 可复用：一套模板适配多种场景
- 易维护：变量修改即可适配新需求
2. 与手动编写 Prompt 的对比
| 方式 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|
| 手动编写 Prompt | 灵活、快速上手 | 易出错、难维护、复用性差 |
| LangChain PromptTemplate | 标准化、可复用、易维护 | 需要额外学习 |
三、使用 OpenAI SDK 调用 DeepSeek 的正确姿势
1. 传统错误方式：手动调用 API
# 安装依赖
!pip install openai
from openai import OpenAI# 初始化 DeepSeek 客户端
client = OpenAI(api_key="your_deepseek_api_key",base_url="https://api.deepseek.com"
)# 调用模型生成响应
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role": "system",