测试用例智能生成实战

前言：测试用例编写，正在被AI彻底重构

写测试用例是测试工程师最基础、也最耗时的工作之一。传统的用例设计依赖人工分析需求、梳理场景、编写步骤，一套完整的功能测试用例往往需要数天甚至数周。而当需求变更时，大量的用例又需要重新维护。

但今天，这一切正在被改变。

大模型+智能体技术，让“让AI帮你写用例”从概念走向了现实。你可以用自然语言描述一个功能需求，智能体就能自动分析业务逻辑、识别边界条件、生成覆盖正向/逆向场景的可执行测试用例——甚至直接对接自动化执行框架。

本次训练营，就是带你从零到一掌握这项能力。

一、这是一个什么样的训练营？

不是理论堆砌，不是产品发布会，而是一堂手把手带你实战的硬核课程。

我们将从大模型的基础特性讲起，一路深入到智能体架构、RAG知识增强、工具调用机制，最后在真实的用例生成场景中完成一个可运行的智能体。三天时间，带你走通从“知道”到“做到”的全过程。

形式：公益免费 · 全程直播 · 实战驱动
时间：9月1日、3日 20:00
适合人群：测试工程师、测试开发工程师、质量保障人员、对AI辅助测试感兴趣的技术人

二、两天课程，我们学什么？

Day 1：大模型认知 + 智能体核心架构 —— 理解“大脑”与“手脚”

行业大模型特性介绍

• 主流大模型（DeepSeek、GPT、Claude、文心等）的核心能力对比；
• 理解Token、上下文窗口、推理能力等关键概念；
• 如何为测试场景选择合适的模型。

大模型能力排行榜与测评介绍

• 国内外主流评测体系（MMLU、C-Eval、SuperCLUE等）解读；
• 如何看懂评测报告，不被营销话术误导；
• 测试场景下应重点关注哪些模型能力维度。

收获：建立大模型与智能体的系统认知，理解Harness工程架构及工具调用机制。

智能体技能与工具体系（CLI & MCP）

• 智能体如何通过命令行接口（CLI）调用外部工具；
• MCP（模型上下文协议）是什么？为什么它让智能体的工具调用更标准化；
• 实际演示：让智能体通过工具完成多步骤任务。

RAG检索增强生成与知识图谱

• RAG的核心流程：检索→增强→生成；
• 测试用例生成中，如何将历史用例、需求文档、业务规则作为知识库；
• 知识图谱在测试场景中的应用：从“点状知识”到“结构化业务理解”。

用例生成智能体实战（重头戏）

• 场景设定：给定一个业务需求描述，智能体自动生成完整测试用例集；
• 分步实现：
• 需求解析 → 提取测试点；
• 知识检索 → 匹配历史相似用例与业务规则；
• 用例生成 → 覆盖正向、逆向、边界、异常场景；
• 用例输出 → 结构化呈现（Excel/Markdown/思维导图）。
• 现场编码演示，带大家跑通一个完整的用例生成流程。

收获：拥有一个可运行的测试用例生成智能体原型，理解从需求到用例的全自动化链路。

三、分享嘉宾：思寒

本次训练营由测吧CTO、资深测试架构师思寒全程授课。

思寒

• 测吧CTO、资深测试架构师
• 高级测试开发工程师，15年+ 从业经验
• AI测试框架、AI测试平台架构师
• 曾就职于阿里、百度等一线名企

思寒老师长期深耕测试技术一线，在AI辅助测试领域有丰富的落地经验。他不仅懂理论，更懂实际业务中测试团队的痛点。本次训练营，他将把多年积累的经验浓缩成可复用的方法论和代码，不讲废话，只讲干货。

四、谁适合参加？

• 测试工程师：想用AI提升用例设计效率，摆脱重复劳动；
• 测试开发工程师：希望在测试工具链中引入AI能力，拓宽技术视野；
• 测试团队管理者：探索AI辅助测试的落地路径，评估技术投资方向；
• 对AI+测试感兴趣的所有技术人：无论你是刚入门还是有经验，这都是一次系统学习的机会。

五、参加训练营，你将带走什么？

1. 一套完整的测试用例智能生成方案——从原理到代码，学完就能用；
2. 一个可运行的用例生成智能体原型——基于真实场景实战，可直接迭代优化；
3. 大模型与智能体的系统认知框架——帮你判断技术趋势，少走弯路；
4. 嘉宾答疑与同行交流——带着问题来，带着方案走。