作为测试人员,平时用什么大模型?怎么用?

平时用GPT多一点,更多是撰写技术文档,或者报告等,当然还会使用cluade,cursor这些ai编程工具来提效编程;同时作为测试人员,也会用来Ai生成一些基础的功能性测试的用例编写

大模型在实际业务场景中的具体应用案例

1. 技术文档与报告撰写

场景1:API接口文档自动化生成

  • 业务背景:开发团队需要为新的支付网关API编写文档,包含请求参数、响应示例和错误码说明。
  • AI应用
  1. 用GPT-4输入接口定义(如/api/payment的Swagger YAML),生成Markdown初稿。
  2. 通过Claude检查术语一致性(如"transaction_id"是否全局统一),并补充业务逻辑说明(如"重试机制触发条件")。
  • 成果:文档撰写时间从8小时缩短至2小时,且错误率降低(人工易漏字段类型说明)。

场景2:跨部门会议纪要结构化

  • 业务背景:30分钟的产品需求评审会,涉及研发、测试、产品多方讨论。
  • AI应用
  1. 录音转文字后,用豆包提取关键结论:
  • 输入:"研发认为登录模块的第三方认证需延期2天"
  • 输出:「Action Item:登录模块第三方认证(Owner:张XX,Deadline:5月20日)」
  1. 自动生成待办清单和风险项(如"兼容华为鸿蒙需额外测试")。
  • 成果:会后5分钟即发出纪要,比人工整理快4倍。

2. AI编程提效

场景3:YOLOv8模型部署的快速验证

  • 业务背景:需在Android端部署轻量化YOLOv8模型,但团队缺乏移动端优化经验。
  • AI应用
  1. 用Cursor提问:"用TensorFlow Lite部署YOLOv8n到Android的完整Python示例",生成:
python 复制代码
# 模型转换  
!yolo export model=yolov8n.pt format=tflite  
# Android端推理代码框架  
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="yolov8n.tflite")
  1. 通过Copilot自动补全图像预处理(如cv2.resize的尺寸计算)。
  • 成果:1天内完成POC验证,而传统调研需3天+。

场景4:内存泄漏的AI辅助排查

  • 业务背景:测试报告显示App长时间运行后内存占用持续增长。
  • AI应用
  1. 用Claude分析代码片段:
python 复制代码
def load_image():  
    img_list = []  
    while True:  
        img_list.append(cv2.imread("test.jpg"))  # 疑似泄漏点
  1. AI指出:"未释放img_list导致内存累积,建议用with上下文管理或手动del"。
  • 成果:快速定位问题,修复后内存占用下降60%。

3. 测试用例自动化生成

场景5:微信小程序登录模块的边界测试

  • 业务背景:需覆盖手机号登录的异常场景(如超长输入、特殊字符)。
  • AI应用
    1. 向GPT-4输入需求:"生成微信小程序手机号登录的边界测试用例"。
    2. AI输出:
python 复制代码
1. 输入11位非数字(如"123abc45678")→ 预期:提示"请输入有效手机号"  
2. 输入12位数字→ 预期:输入框自动截断至11位  
3. 粘贴含空格的号码(如"138 1234 5678")→ 预期:自动过滤空格
  • 成果:补充了团队未考虑的5种异常场景,发现1个后端未校验的漏洞。

场景6:热视模组兼容性测试的疲劳场景

  • 业务背景:需模拟用户频繁插拔模组的极端情况。
  • AI应用
    1. 用GPT-4生成压力测试脚本:
python 复制代码
for i in range(100):  
    plug_in()  # 模拟插入  
    assert check_connection()  # 验证连接  
    plug_out()  # 模拟拔出
    1. 结合ADB命令(如adb shell input keyevent)实现自动化插拔模拟。
  • 成果:发现某华为机型在快速插拔10次后概率性断连,推动驱动层优化。
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