一、准备工作
（一）AI介绍
AI即人工智能，这项技术希望产出一种以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
ChatGPT是OpenAI研发的一款聊天机器人程序。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具。
（二）该选择哪个AI
ChatGPT
自从ChatGPT大热之后，大部分国内途径可以获取到的AI（聊天机器人）都为GPT-3.5版本。
GPT-4.0版本因为要付费等等原因，使用门槛会相对更高。
GPT-3.5版本当然比不上GPT-4.0版本，但如果只是用作编写测试用例的话，3.5版本也是够用的。
NewBing（新必应）
微软推出的NewBing（新必应）与ChatGPT使用同一个算法模型
并且New Bing的回答结果带有搜索来源的地址，即使作为普通的搜索引擎也比传统搜索引擎好用很多。
最重要的一点，现阶段NewBing是免费的，并且只由单次对话的限制，对话的总次数没有限制。
NewBing也是我现在最常用的AI。
文言一心
·前两个AI想要在国内访问需要一定的门槛，过程相对复杂
· 如果只是简单的体验一下智能聊天机器人，可以尝试一下国内的文言一心
（三）AI编写测试用例原理
·正如前面介绍的那样，聊天机器人程序本质上是一个自然语言处理工具。
· 它就像一面镜子，它输出什么取决于你给它什么
· 所以，该提供哪些信息，该如何下达命令，就是最核心的问题。
给AI下达命令，有一个专有名词叫prompt（提示词）
例如，下图注册弹框的需求：
我让AI生成这条需求的测试点：“1.点击手机号输入框弹出键盘。限制只能输入数字，除数字外字符输入不成功。手机号限制输入11位；”
得到的结果如下，可以看到输出的结果大部分是来源于我的提示词，AI将提示词分析并重新整合，输出一份测试点。
这就意味着，提示词越详细，输出的内容就越贴近想要的结果，但随着而来的成本也就越高。
但输出的内容不够准确，后期的修改的成本也会变高。
所以，如何平衡成本也是一个很大的问题。
二、编写用例
理想状态是直接把需求直接提供给AI，让AI直接写用例，但这样与实际想要达到的结果相差甚远。
所以建议，先使用需求通过AI生成测试点，再测试点通过AI生成测试用例。
以下示例说明以newbing为例：
（一）通过需求生成测试点
下面是向AI发出指令的模板，黄色字的内容是可选项或说明：
注意：由于AI回复的字数有限制，建议对需求进行分块分类型，然后分批生成测试点。
我是一名移动端软件测试工程师，下面这份需求帮我输出一份测试点，（或 每条测试点需要输出正向和逆向的用例）：
需求名称：需求名称
需求说明：需求说明
输出要求：将测试点分为触发条件、触发时机、样式、功能逻辑、异常处理几个模块，并且新增一列，表明所属的模块。（如果是非页面性的功能，使用触发条件、触发时机，如果是页面、弹框等，使用展示条件、展示时机）
输出格式：表格，分为序号、所属模块、测试点，总共三列。
以下图注册弹框的需求为例，使用的AI是newbing：
·按照模板编辑后，黏贴到newbing并发送
输出的结果如下：
（二）通过测试点生成测试用例
下面是向AI发出指令的模板，蓝色字的内容是可选项或说明：
注意：由于AI回复的字数有限制，建议跟生成测试点一样，分批生成测试用例。
我是一名移动端软件测试工程师，下面这份是针对移动端软件的测试点，帮我输出一份测试用例，每条测试点用一条以上用例验证 （或 每条测试点需要输出正向和逆向的用例）：
需求名称：需求名称（需求名尽量概述功能点）
模块名称：模块名称（用例中所属模块）
需求说明：需求说明
功能流程：功能流程（可以写一条正向的流程）
输出要求：需要包含用例名称、所属模块（填写测试点所属模块名称）、前置条件（非必填，可为空）、测试步骤、预期结果
输出格式：表格。
以上面输出的测试点为例：
·先编辑模板，黏贴到newbing并发送
输出的结果如下：
（三）注意事项
遇到输出数据不完整时，可以让AI继续输出后续的内容。例如：“从第五条开始，继续输出剩下的用例”。
注意，AI直接输出的结果，大部分不够准确，还是需要经过人工审核。此篇文章只是提供了一个可行的方法，但是它还不完美，欢迎大家一起讨论一个更完美的为未来~
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