借助DeepSeek智能生成测试用例：从提示词到Excel表格的全流程实践

在当今快节奏的软件开发环境中，高效的测试用例生成是确保项目按时交付并维持高质量的关键环节。传统手动编写测试用例的方式，不仅耗时耗力，而且容易遗漏边界条件和异常场景。DeepSeek，作为一款强大的AI模型，能够智能解析需求文档并生成详尽的测试用例，显著提升测试效率。本文将详细阐述如何利用DeepSeek生成测试用例，并将其转化为标准的Excel表格，实现测试流程的自动化与标准化。

一、DeepSeek生成测试用例的核心优势

DeepSeek通过语义理解和知识推荐技术，能够深入解析需求文档中的关键信息，自动生成覆盖全面的测试用例。其核心优势在于：

智能解析需求文档：DeepSeek能够快速识别需求文档中的核心功能点和业务逻辑，提取出用于生成测试用例的关键信息。
自动生成边界条件和异常场景：除了基础功能测试用例，DeepSeek还能智能推导边界值和异常场景，确保测试覆盖的全面性。
高效复用历史用例：支持将历史用例整理为结构化数据，与新生成的用例结合，构建完整的测试用例库。
灵活的输出格式：生成的测试用例可以直接转化为Excel表格，方便团队共享和管理。

二、测试用例生成的提示词模板

为了确保DeepSeek生成的测试用例符合预期，设计合理的提示词模板至关重要。以下是一个高效的提示词模板示例：

plaintext 复制代码

# Role: 资深测试工程师
## Background: 需要为[产品/功能名称]设计全面的测试用例
## Goal: 生成符合[测试类型]要求的测试用例，覆盖[核心需求点]
## Constraints:
1. 遵循[测试标准，如ISTQB]规范
2. 优先覆盖高风险场景
3. 使用[指定模板格式，如Excel/TestRail]

# 输入信息：
**需求描述**：[粘贴需求文档关键内容或用户故事]
**被测对象**：[Web应用/移动App/API接口]
**测试重点**：[功能验证/性能指标/安全漏洞]
**特殊要求**：[兼容性范围/测试工具限制/数据依赖]

# 输出要求：
1. 按以下结构生成用例：
   - 用例编号：[模块缩写]-[序号]，如TC-LOGIN-001
   - 测试标题：简明动词短语，如"验证用户输入空密码时的错误提示"
   - 前置条件
   - 测试步骤（步骤编号+操作+输入数据）
   - 预期结果
   - 优先级（P0-P3）
   - 测试类型（功能/性能/兼容性）
2. 包含[正向用例/逆向用例/边界值用例]比例：[如30%正向+50%异常+20%边界]
3. 使用[示例数据/真实业务场景]，如：
   - 用户角色：[管理员/普通用户/游客]
   - 输入范围：[数值型字段的MIN/MAX值]
4. 输出格式：[表格/Markdown/JSON]

通过明确指定输出格式和覆盖场景，可以有效提高生成用例的质量和一致性。

三、将测试用例转化为标准的Excel表格

生成的测试用例通常以JSON格式输出，为了便于团队协作和管理，可以将其转化为Excel表格。以下是具体的实现步骤：

解析JSON格式的测试用例 ：使用Python的json库加载生成的测试用例。
格式化为DataFrame ：借助pandas库将测试用例整理为表格形式。
导出为Excel文件 ：使用pandas的to_excel方法将数据保存为Excel文件。

python 复制代码

import pandas as pd  
import re  
  
# 读取TXT文件内容  
with open('test_case.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:  
content = file.read()  
  
# 使用正则表达式提取每个测试用例的信息  
pattern = re.compile(  
r'### 用例编号：(.*?)\n'  
r'#### 测试标题：(.*?)\n'  
r'#### 前置条件：(.*?)\n'  
r'#### 测试步骤：(.*?)\n'  
r'#### 预期结果：(.*?)\n'  
r'#### 优先级：(.*?)\n'  
r'#### 测试类型：(.*?)\n'  
r'---', re.DOTALL  
)  
  
matches = pattern.findall(content)  
  
# 将提取的数据转换为DataFrame  
data = []  
for match in matches:  
data.append({  
'用例编号': match[0].strip(),  
'测试标题': match[1].strip(),  
'前置条件': match[2].strip(),  
'测试步骤': match[3].strip(),  
'预期结果': match[4].strip(),  
'优先级': match[5].strip(),  
'测试类型': match[6].strip()  
})  
  
df = pd.DataFrame(data)  
  
# 将DataFrame写入Excel文件  
df.to_excel('test_case.xlsx', index=False, engine='openpyxl')

最终生成的Excel表格将包含以下列：

用例编号
测试标题
前置条件
测试步骤
预期结果
优先级
测试类型

这种结构化的表格不仅方便测试人员直接使用，还能轻松对接测试管理工具（如Jira、TestRail）。

四、总结

通过DeepSeek与Python的结合，测试团队可以显著提升测试用例生成的效率和质量。从需求文档的智能解析到测试用例的自动生成，再到最终的Excel表格输出，整个流程实现了高度自动化。这不仅节省了大量的人力和时间成本，还确保了测试覆盖的全面性和一致性。如果你希望进一步提升测试效率，不妨从今天开始尝试这一强大的工具组合！