Cursor + Skill：10分钟从零生成可评审测试用例（附完整步骤）

别再每次都从零写用例了，把经验封装成Skill，让AI替你干活

大家好，我是某互联网公司的测试架构师。

上个月，团队来了个新项目——一个用户登录模块的改版。需求文档不长，也就五六页。按以往的经验，测试新人拿到这份文档，至少得花两天才能写出像样的用例——啃文档、画流程图、一条条敲表格、反复修改。

但这次不一样。团队里一个刚转正的测试同学，打开Cursor，调了一个Skill，10分钟后交出了一份覆盖正向、逆向、异常、并发的完整用例集，直接就能拿去评审。

测试组长看完之后，在群里发了一句话：

“这是谁写的？格式比我们模板还规范，场景比我列的还全。”

他说的是“那个东西”——Cursor + Skill。

一、先搞清楚：Skill到底是什么？

很多人第一次接触“Skill”这个概念的时候，以为就是“高级一点的Prompt”。

完全不是一回事。

Skill是2026年AI编程工具里最核心的能力之一。Cursor、Claude Code、OpenClaw都在用。它的本质是一组结构化的指令和资源，用于教会AI完成特定任务，让AI按照标准规则干活，是一套可复用的规则。

用大白话说：Skill就是把“资深测试工程师怎么做用例设计”的完整经验，封装成一个文件夹。AI在需要的时候自动加载，按你的要求执行任务。

一个Skill的核心结构很简单：

• SKILL.md（必需）：技能说明书，告诉AI这个技能是做什么的、什么时候触发、怎么使用
• scripts/（可选）：可执行的脚本文件，AI可以直接运行
• references/（可选）：参考资料，给AI提供专业知识和分析框架

对比一下：

• 传统方式：每次打开Cursor，重新输入一遍“帮我生成测试用例，覆盖正向、逆向、异常、边界……”
• Skill方式：输入/testcase-generator，AI自动加载全部规则，10分钟出活

区别不是“快一点”，是“不用每次都重新教”。

二、10分钟完整步骤

下面我用一个用户登录功能的真实案例，带你把整个流程走一遍。

第一步：创建Skill（2分钟）

打开Cursor，按 Cmd/Ctrl + Shift + P 打开命令面板，选择 “Cursor: Open Settings” 。

在设置菜单中，找到 Rules、Skills、Subagents 标签页，点击 “New Skill” 。

在弹出的对话框中，输入以下内容：

根据需求文档生成测试用例，需要覆盖正向、逆向、异常、并发场景。

就这么一句话。Cursor会基于这句话，自动帮你生成一个Skill草稿，写入 SKILL.md 文件。

整个过程不需要你写一行代码。

第二步：完善Skill配置（3分钟）

Cursor生成草稿后，会问你两个问题：

1. 输出格式：你希望输出主要是Markdown用例描述，还是也要JSON？
2. 需求编号格式：你们的“需求编号/字段”是否有固定格式（如REQ-1、模块-条款号）？

我的建议是——全都要。直接告诉AI：

我希望用例输出格式同时生成Markdown、JSON、Excel（.xlsx）

这样一份Skill，可以同时输出三种格式，满足不同场景的需求——Markdown用于评审讨论，Excel用于导入测试管理工具，JSON用于自动化流转。

Cursor会根据你的回答，自动完善 SKILL.md 的内容。

最终你得到的是一个名为 testcase-generator 的Skill。

Skill文件放在哪？

Skill放在项目的 .cursor/skills/ 目录下。结构是这样的：

.cursor/
└── skills/
    └── testcase-generator/
        └── SKILL.md

如果想让Skill在所有项目中都能用，也可以放在用户级目录 ~/.cursor/skills/。

第三步：准备需求文档（2分钟）

Skill建好了，接下来需要一份需求文档作为输入。

你不会还傻傻地自己手敲需求文档吧？让AI帮你生成一份就行了。

打开DeepSeek或任何大模型工具，输入：

帮我生成一份用户登录功能的PRD需求文档，包含功能描述、输入参数、业务规则、异常说明。

AI会帮你生成一份结构完整的PRD。保存为Word或Markdown格式，放在项目目录下。

真实案例中，我们的需求文档是这样的：

功能：用户登录
输入：手机号（11位）、密码（6-20位）
业务规则：
- 手机号格式校验：11位数字，以1开头
- 密码校验：6-20位，字母+数字组合
- 连续输错5次密码，账号锁定30分钟
- 登录成功后跳转首页
异常场景：
- 手机号为空 → 提示“请输入手机号”
- 密码错误 → 提示“密码错误，还剩X次机会”
- 账号被锁定 → 提示“账号已锁定，请30分钟后重试”

第四步：运行Skill生成用例（3分钟）

回到Cursor，按 Ctrl/Cmd + I 打开Chat。

输入斜杠 / 查看可用技能列表，选择 /testcase-generator 。

然后把需求文档拖到Chat输入框中，或者在指令里引用文档：

/testcase-generator @登录功能PRD.docx

AI会自动加载Skill的规则，分析需求文档，然后生成结构化的测试用例。

10分钟后，你得到的是一份这样的输出：

同时还会生成JSON和Excel格式的文件，可以直接导入测试管理工具。

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三、为什么Skill生成的用例质量更高？

很多人问：“我自己在Chat里写Prompt也能生成用例，为什么要搞Skill？”

三个原因：

第一，一致性。 每次生成的用例格式、颗粒度、覆盖标准完全一致。不会因为今天心情好就多写几条、明天赶时间就少写几条。

第二，经验固化。 把团队资深测试工程师的“隐性经验”变成“显性指令”，写入Skill。新人拿到Skill，等于拿到了老员工的“脑图”。

第三，渐进式披露。 Skill采用分级加载机制——平时只加载名字和描述，等到真正使用时才加载完整内容。不会像把所有规则塞进一个Prompt那样浪费上下文。

四、避坑指南

坑一：SKILL.md写得像百科全书

很多人把Skill当成“把所有内容塞进去”，结果一个SKILL.md写了800多行。每次调用都消耗大量Token。

解法： SKILL.md只放核心流程（建议控制在500行以内），详细内容移到references/目录。Claude只在需要时才读这些文件。

坑二：description写得太空

description是AI判断“什么时候触发这个Skill”的唯一依据。写“帮助生成测试用例”这种描述，AI永远不知道什么时候该用它。

解法： description要写清楚“触发条件”。比如：“当用户提到‘生成测试用例’‘编写测试’‘测试场景’等意图时触发。”

坑三：只建Skill，不迭代

Skill不是一次性产物。业务在变、需求在变，Skill也需要更新。

解法： 每次使用后记录“AI漏了什么场景”“哪里判断错了”，定期更新SKILL.md。

最后

传统测试的底层资产是“测试用例库”——用例是一次性的，用完就扔。

AI时代的底层资产正在变成“Skill库”——Skill是可组合、可复用的能力单元。

你今天花10分钟建了一个“测试用例生成”的Skill，以后每一个项目都能复用。你今天花5分钟优化了Skill的规则，以后每一次生成都会更精准。

Skill不是让你“少干活”，是让你“把经验留下来”。

下次你拿到一份需求文档的时候，别从零开始写用例了。花10分钟建一个Skill，让AI替你干活。

10分钟后，你会看到一份可以直接拿去评审的用例集。

而你写的那个Skill，会在未来的每一个项目里，继续替你干活。