前不久婷琳跟我说她在研究用AI生成测试用例（XMind格式）。我一开始其实并不是很感兴趣的，不过她给我讲说不定可以提升测试的工作效率，我就让她好好试试。

大概思路其实也挺简单的，就是把产品的需求扔给大模型，让大模型分析需求，大模型分析完需求之后根据自己的理解输出测试点。最后把测试点汇总到文档里面，并输出XMind格式文件。

XMind就是平时测试用得比较多的用来编写测试用例的工具，这块的编写工作是相对比较耗时的。现在有了AI之后，前置工作可以让AI来分担。

测试同学后续的工作就变成了分析产品文档，完善AI输出的XMind文档，形成最终版本测试用例。

就算现阶段的AI再牛逼，也存在一定的局限性的，很多的代码历史包袱，产品经理的特殊需求，可能没有表现在需求文档里面，一些考虑不周的地方还需要跟产品经理进一步沟通，这就是AI不能做，人类却擅长的事情。

以上是测试同学在Dify上面做的工作流，相对还是比较容易理解的，能有效提升工作效率，目前效果貌似还行。

前不久婷琳跟我说看能不能用贵一点的模型（比方说Gemini）来跑，想看看效果会不会好一点。

我是建议，这些该花的钱还是要花，AI生成测试用例是低频工作，贵一点没啥，保证输出质量意味着后期人工会更少地干预，这比什么都重要。

不过如果测试部门只用AI干这点事我觉得还是差点意思的，最近我让婷琳开始着手研究集成测试，以后后端负责编写接口单元测试，测试人员负责编写集成测试，系统的故障率应该也能进一步降低。

况且现在已经有AI了，编写集成测试的门槛将会被大大降低，应该能够让这件事情更快地在公司普及开来。

能力有限，太远的事情我也看不清楚。我不知道AI到底会不会把我们所有人都取代掉，不过在这之前，我们依旧有些力所能及的事情，咱们先把这些事情给做了吧。

 感谢每一个认真阅读我文章的人！！！

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