本文分享了如何利用AI技术提升测试效率和质量。通过“AI用例工厂”，将繁琐的手动用例编写转变为AI一键生成，并详细介绍了提示词的优化过程，以确保用例的结构清晰、覆盖全面和机器可读。接着，文章展示了如何利用Cursor作为“扫雷”工具，快速定位代码中的异常、梳理业务逻辑和分析潜在bug，极大地缩短了问题排查时间。最后，文章探讨了如何将AI能力延伸至接口测试的自动化执行，通过Coze与Cursor的结合，实现了异常用例的自动生成与执行，将测试效率提升至新的高度。AI正逐步成为测试工程师的得力伙伴，引领测试工作向更智能、高效的方向发展。

🚀 **AI用例工厂提升效率与质量**：通过优化提示词，AI能够根据需求文档高效生成结构清晰、覆盖正常与异常场景的测试用例，解决了手动编写用例的耗时和易出错问题。提示词的迭代优化，如锁定Markdown格式、检查功能覆盖和精准定义异常场景，显著提高了AI生成用例的可用性和效率。

💡 **Cursor助力代码理解与问题定位**：Cursor作为AI驱动的代码助手，能够帮助测试工程师快速理解复杂代码逻辑、定位接口报错原因，甚至分析代码中的潜在bug。通过向Cursor提问，可以迅速获得关于业务逻辑、错误排查方案和代码优化的洞察，大幅提升了问题解决的速度和代码理解的深度。

⚙️ **自动化流程实现用例生成与执行**：结合Coze和Cursor，可以构建自动化工作流，实现接口测试用例的自动生成和自动执行。通过对AI输出格式的规范和控制，能够生成高质量、符合YAML标准的异常用例集，并由Cursor辅助生成执行代码，最终实现从“手动敲+平台跑”到“自动生成+自动跑”的转变，将异常测试时间缩短60%。

🌟 **AI在测试领域的未来展望**：文章展望了AI在测试领域的未来发展，AI将成为拥有“系统级视野”的智慧伙伴，能够融合需求、代码、历史缺陷、规则约束和用户场景，深刻理解业务意图和系统脉络，洞察深层业务逻辑，并能根据代码变更精准锁定高危回归目标，敏锐嗅探连锁风险，从而构建覆盖流程依赖的测试网络。

一键生成用例、Cursor 扫雷、接口异常自动化！AI 测试「三连击」实战全拆解

前言

天天对着屏幕写用例、啃代码、拼参数的测试人，是时候换种姿势了！

测试工程师的日常进化：

过去：手敲用例到手指发麻，代码读到头昏脑涨，接口异常验证真的很崩溃。现在：需求甩给 AI ，直接出用例；扔代码给工具，逻辑秒懂；工程+ AI 组合，接口异常自动验证。

今天分享一套让 AI 从“青铜辅助”变身“王者搭档”的实战秘籍。

Part 1 : 十分钟干完 100 条用例 🔥AI 用例工厂

几十个字段的表格上传，手工穷举必填、格式、枚举——复制粘贴到手酸，核对规则到眼花，测试人的共同噩梦？

等等！这种规则清晰却重复到爆炸的“体力活”，不正是 AI“逻辑怪+永动机”最爱的自助餐吗？它分分钟理清规则、一键生成用例，不知疲倦不眨眼！

那么，这位‘不知疲倦小能手’如何挥动它的魔法棒，把我们从用例苦海中拯救出来呢？

一、理想蓝图到最小 MVP

根据我们目前的项目模式，最理想的情况如下：但理想丰满现实很骨感，实现成本太高，如何能更快速的发挥其作用呢？
只能退而求其次，理想降级，聚焦最简 MVP

提示语作为 AI 的"得力搭档“核心聚焦三点：

结构清晰化 & 验证精准化：

「三段式 + 步骤缩进」搭骨架： 前置条件|操作步骤 → 预期结果 强制拆解，依赖关系一目了然。

「即时结果 + 单一验证」保质量： 每一步后紧跟专属结果，且一个结果只验证一个点，杜绝模糊和遗漏。

覆盖无死角 & 场景真实化：

「正常、异常绑定」堵漏洞：每个功能点必须配套正常场景用例 + 至少一个异常场景用例。

「穷举路径 + 用户视角」接地气：逼 AI 想全边界情况，并严格模拟真实用户操作流程。

机器可读化 & 落地高效化：

「前置 | 分隔 + .md 输出」提效率：格式简洁利于 AI 解析，生成即标准 Markdown 文档，复制粘贴秒入库。「模块化术语」强管理： 使用功能模块/功能点统一分类，方便用例的组织、查找和维护。

初版提示词：

你是一位互联网公司的资深测试工程师，需要根据以下需求内容和输出要求，生成测试用例，必须保证每一个功能的测试点的正常和异常场景没有遗漏输出要求和示例格式如下：1、按照前置条件、操作步骤、预期结果的结构进行2、前置条件尽量简洁，若存在多条无论内部有多少层级，都按照 | 进行分隔，展示在同一个内容框中3、使用多级缩进明确步骤依赖关系（如 输入→填写→点击 形成三级嵌套）4、每个操作步骤后紧跟专属预期结果，避免结果滞后。5、不允许一个预期结果包含多个验证点。且预期结果必须为用例的末节点，末节点必须为预期结果。6、需贴合真实用户的操作流程，覆盖可能存在的所有正常路径和异常路径。7、每个测试点必须独立包含：正常场景用例 和 至少一个异常场景用例8、以.md代码进行输出输出格式示例：# 用例名称## 1、功能模块### 1.1、功能点 - **前置条件**：条件1|条件2|条件3    - **操作步骤**：        - 1.点击上传            - **预期结果**：弹出上传弹框            - 2.选择文件                - 3.点击确定按钮                    - **预期结果**：toast提示：文件上传成功需生成用例的需求内容如下：{{INPUT}}

二、从问题驱动到精准优化

初版“咒语”亮相，全员试用火力全开！大家的反馈像雪花般飞来，我们火速整理出三类高频问题

md 格式输出不稳定，影响后续格式转化效率偶尔出现功能模块覆盖不全，功能模块缺失异常 case 输出可用率不高，输出了无效用例

问题驱动：Prompt 迭代升级：

MD 格式漂移 → 锁死格式：强制 Markdown 代码块输出功能覆盖不全 → 覆盖检查：生成 case 后要求 AI 自检补漏
异常用例质量低 → 精准定义：强制异常占比 ≥30%，限定异常范围

组内使用“热火朝天”，但提效却没有达到预期，盘点发现两个耗时点：

需求文档格式不统一：原型图、表格、流程图，处理耗时，头大！提示词手动粘贴：手指都要抗议啦！

三、自动化飞跃：接入工作流

别慌！火速召唤「Coze」少侠——工作流解决复制粘贴提示语，识图整理文档内容，再也不怕需求格式杂乱。

创建工作流增加文档识别分析处理模块，先整理文档并梳理功能模块，输出结构化文本；增加提示语节点，省去复制粘贴的环节；

Coze 尝试地址：www.coze.cn/store/agent…

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Coze 工作流达成效果

需求中文本、表格图片识别准确率 90%，识别后的内容可直接生成测试用例。用例生成效率提升：比初版提升 20%。

PS：AI 生成的用例还人工校验核对，无法省略，必须要做好检查！

Part 2 : Cursor 扫雷：从“盲人摸象”到“秒级定位”

一、快速定位异常

案例：客户端同学反馈：发布商品时报错了。后端同学不在，QA 查遍日志，翻代码半天定位不了，“我说我感到万分沮丧开始怀疑人生”……

操作：明确报错工程和接口，cursor 打开接口对应工程，输入提示词：

我在前端请求 hero_social_interaction/postCommodity 接口，报错：权限受限，请联系资源顾问。帮我查找报错的原因和排查方案

破案了：后端同学测试时配置了这个用户的黑名单。

不好意思我的客户端同学，让你久等了，花了 3 分钟解决你的问题～

二、梳理业务逻辑

案例：哎，下个需求开始迭代会员续费了，之前的会员不是我测试的，有点慌啊，怎么快速了解会员续费逻辑呢

操作：cursor 打开接口对应工程，输入提示词：

仔细的了解 会员续费逻辑代码，把升级费用公式的详细、清楚的解释给我，要有条件、通用公式、例子说明和你觉得必须要呈现给我的整理内容

速通关：原来需要翻需求文档+设计文档+梳理代码 -> 现在只需要提问就能得到答案。

甚至业务沉淀都帮我好写了，快乐加倍。

三、分析代码 bug

案例：开发说改了接口 A 的实现？啊，怎么算覆盖充分，除了开发的反馈，还能咋整？

操作：cursor 打开接口对应工程改动分支，定位具体的实现类，输入提示词：

分析本实现类中的潜在 bug：提示（set 的值语义错误，空指针错误，java 语法问题）

找 BUG：通过 cursor 分析改动接口逻辑和检查，快速定位发现白盒代码问题

还有一部分可优化代码，意外之喜啊。

cursor 收益小结

快速定位问题 ↑80% ：报错信息直接发给 AI，马上就解了。
复杂逻辑理解成本 ↓70% ：了解业务直接问问 AI，立刻就得了。
白盒深入增加 ↑50% ：分析代码中潜在 bug，问题提前暴露了。

当然，cursor 还能帮我们做更多的事情，比如：分析补充异常场景测试点，提升测试精准度。但要注意哦，cursor 也有 AI 幻觉，别被晃了～

Part 3 : 从“写用例/执行用例分开”到“生成+执行”

还在为接口测试里无穷无尽的异常用例抓狂？ 绞尽脑汁穷举类型错误、必填缺失，再吭哧吭哧手动录到平台执行?

🪄 灵光一闪！ “穷举”、“生成”、“执行”——这不正是前文最拿手的舒适区吗？

让它接管这份苦差！ 瞬间吐出覆盖刁钻异常的用例，还能边写边执行，解放咱宝贵的脑细胞！

coze + cursor 助力自动执行

cursor 助力代码生成 ：使用 cursor 暴露可以接受用例的 http 接口，识别并异步执行用例，由 cursor 帮我们生成所有代码（手动微调）。

coze 生成用例&http 调用 ：使用 coze 生成接口测试用例，自动调用执行用例 http 接口，即可自动执行。

异常用例生成 Prompt
在提示词的演进过程中，主要解决三个问题：

完整性 (强制覆盖所有接口与字段，杜绝遗漏)；验证深度 (明确定义必填项传值/不传值、数据类型错误等关键异常场景)；规范与限制 (规定 caseId 连续、YAML 模板输出)。

最终确保了 AI 生成的用例集深度覆盖异常、结构规范且安全可执行。直接上模板：

角色：你是软件测试专家，专注接口测试任务：根据传入的接口文档，生成每个接口都有完整信息的接口测试用例，确保能够每个接口完整生成符合要求的yaml。生成基本规则：1. 每个接口的用例集，所有必填项字段要单独验证，所有要单独验证（传值和不传值），所有入参数据类型错误要单独校验（比如数字格式以中文请求）2. 确保生成传入文档中所有接口的测试用例，不遗漏任何接口3. 每个接口每个字段全面地生成异常case，不要遗漏任一个入参4. caseId需从T0001开始顺序自增，所有接口内的用例编号连续。业务规则：1. uid相关的使用 ***2. channel使用 ***3. configs: host:使用 ***4. 品类id使用 ***输出格式：按以下模板输出纯yaml格式文本case，不包含推理内容：# 基础配置configs:  host: {优先用业务规则host，没有则用文档测试环境接口host,不包含path}  channel: {优先用业务规则，其次用文档默认}# 测试用例groups:  - groupName: {xx接口用例}    path: {不以/开头，接口路径不以/开头，不包含host}    method: {请求方法，POST或GET}    cases:      - caseId：{从T0001开始顺序编号，每个接口内的用例编号连续}        caseName: 所有每个接口的所有字段都单独检验：传值、不传值，传异常项、传错误的数据类型(如传品类，不传品类，传错误的品类，错误的类型)        desc: {用例描述}        param: {对应用例请求参数，GET请求必填，标准格式JSON，用'包裹，不要有换行符，有特殊字符用\\进行转义，例：'{\b\:2}'}        body: {对应用例请求体，POST时必填，标准格式JSON，用'包裹，不要有换行符，有特殊字符用\\进行转义，例：'{\b\:2}'}  - groupName: {xx接口用例}特别强调: 生成的测试用例必须完整涵盖所有接口，不要省略，不要遗漏任何接口，以下是接口文档内容：{{input}}

PS：接口文档太长记得把模型调到最大 tokens。

接口文档截图：

AI 输出的接口用例：

自动执行用例结果：

小结

异常接口用例从 "手动敲 + 平台跑" 到 "自动生成 + 自动跑"，目前能达到 90% 的异常接口用例生成。把异常测试的时间砍去 60% 。

帮我们发现：

自动生成且执行的必填项校验戳破 “参数缺失” 的漏洞。异常场景模拟（传非法格式数据）暴露了系统容错性问题。

PS：业务流程测试还需要业务知识库和更多的探索来承载完善。

展望

未来的 AI 应是拥有"系统级视野"的智慧伙伴。它融合需求、编码、历史缺陷、规则约束、用户场景，真正掌握业务意图与系统脉络，能洞察深层的业务逻辑。

这类价值将会在"上下文理解"基础上，随着 AI 进程慢慢成型。结合业务知识库编织覆盖流程依赖的测试网。当代码变更时，未来能精准锁定高危回归目标，敏锐嗅到一次修改引发的连锁风险。

让 AI 更好的服务于测试，我们还在探索的路上，期望你在评论区分享真知灼见！