AI 测试工作流:从接口资料到用例验收
结合实际测试交付,说明需求、领域规则、测试剧本和既有 SDK 如何衔接,以及生成失败应回到哪一阶段修正。
把分阶段 LLM 生成、人工审核和执行验证接入测试交付,关注生成内容能否成为有效用例。
把分阶段 LLM 生成、人工审核和执行验证接入测试交付,关注生成内容能否成为有效用例。
在工作中搭建分阶段 LLM 用例生成流水线,结合 AI Agent 交付流程与人工审核门禁推进用例交付。
具体方案与工程边界见下方文章。
从这里开始
结合实际测试交付,说明需求、领域规则、测试剧本和既有 SDK 如何衔接,以及生成失败应回到哪一阶段修正。
用一个可运行的 Python 工程,逐步建立需求识别、规则审阅、测试剧本生成、骨架填充和结果验证流程,附完整 Prompt、Skill 和公司接入方法。