AI测试平台的用例管理实践：写得清晰，管得高效，执行更智能

做测试的过程中，经常会遇到过这样的场景：

• 用例分散在不同文档里，临时找的时候东翻西找；
• 步骤写得太模糊，换个人来执行就跑不通；
• 回归测试一旦规模上百条，全靠人工跑效率低、覆盖率还不敢保证。

这些问题几乎是测试团队的常态。我们霍格沃兹测试开发学社研发的 AI测试平台 里，尝试把“用例编写—集中管理—智能执行”串起来，解决了不少老大难问题。今天就和大家分享下实践经验。

01 用例编写：可执行性比数量更重要

不少人写用例图省事，习惯模糊描述： “点击按钮”“搜索内容”“跳转成功”。

结果执行时一堆问号：哪个按钮？输入什么？跳转到哪里才算成功？

我们总结了一套黄金五要素，保证写出来的用例可执行、可验证：

1. 被测系统：写清楚系统名称和访问地址
2. 账号信息：是否需要登录，账号/密码/权限要标明
3. 测试步骤：逐条动作化，避免含糊
4. 测试数据：输入值、查询关键词要具体
5. 预期结果：写出明确的判定标准，可验证、可量化

小技巧：步骤用“动词+对象”的句式，比如“输入… / 点击… / 选择… / 校验…”，执行时零歧义。

02 用例管理：集中化才能省心

传统做法里，用例散落在 Excel、文档、Wiki 里，不同来源不同格式，查找和维护都麻烦。

在 AI测试平台的用例管理模块 里，我们提供了几种常见入口：

• 多种来源：从资料库导入、知识图谱生成框架、第三方平台批量导入，当然也支持手动新增
• 统一操作：新增、编辑、删除、批量导出，一站式搞定
• 可追溯：每条用例详情都能查看，方便复盘

这样一来，无论是复用历史用例，还是新增场景，整个团队都能在同一平台操作，不用再来回切工具。

03 用例执行：交给智能体，效率翻倍

执行阶段往往是最耗时的。几十条用例还能人工跑，几百上千条回归时，人工根本不可能全覆盖。

在 AI测试平台 中，我们把执行交给“智能体”。 只要用例写得清晰，它就能自动跑通，并生成执行结果。如果失败，也能定位到具体哪一步没有通过。

更值得期待的是：未来还会支持数据驱动模式（DDT）。那时只需要一个用例模板 + 一张参数表，就能覆盖成百上千个场景，大幅减少重复维护。

04 具体使用方法

新增测试用例：在【用例管理与运行 / AI测试用例】页面，点击左上角【新增】按钮。选择新增方式：

• 从资料库导入：选择已有资料库中的用例。
• 从知识图谱导入：通过知识图谱快速生成基础用例框架。
• 批量导入：通过模板批量导入多个用例。
• 手动新增：直接创建单条完整测试用例。

编辑测试用例： 点击已有用例右侧的【查看详情】 ➔ 【编辑】，进入编辑页面。编辑内容包括：前置条件、测试步骤、预期结果等。保存后变更即生效。

删除测试用例：选择需要删除的用例，点击【删除】按钮，可批量删除或单条删除。

导出测试用例：在列表页面选择需要导出的用例，点击【批量导出】，选择导出的格式，即可下载。

05 一个真实示例

拿“搜索功能”举个例子：

前置条件：已打开浏览器，进入 ceshiren.com 首页

测试步骤：

1. 打开网址 https://ceshiren.com
2. 在首页搜索框输入关键词 “python”
3. 点击搜索按钮

预期结果：页面展示与 “python” 相关的搜索结果，至少包含一条标题含有 “python” 的帖子

看似简单，但系统地址、数据、预期结果都明确写出来了。换谁执行都没歧义，交给平台跑也不会出错。

06 注意事项（避坑指南）

• 步骤必须可执行，避免自然语言模糊表达
• 补充系统信息，写清访问路径，别让执行人员猜
• 涉及登录的场景，账号和权限要写全
• 数据要具体，不要写“输入任意值”这种模糊话
• 预期结果能量化就量化，比如“返回 1 条结果”“状态码 200”“页面跳转到 xxx”

07 写在最后

用例不是存档，而是保证质量的武器。

通过 AI测试平台 的用例管理功能，我们把用例做到：

• 写得更清晰：标准化编写，保证可执行
• 管得更高效：集中式管理，方便导入导出
• 跑得更智能：交给智能体执行，覆盖率和效率双提升

当用例能写得好、管得住、跑得动，测试团队就能把更多精力放在更有价值的事上，比如设计更全面的场景、优化测试策略。