这个LLM自动校对测试用例，符合需求吗？🤔

测试用例校对的噩梦：LLM真的能救我们吗？🤔

说实话，写测试用这事儿，真的是谁写谁知道。每天对着那些密密麻麻的需求文档，眼睛都要瞎了。特别是当产品经理突然跑过来说：“哎，这个需求变了你把用例改一下。” 那一刻，内心真的是有一万匹草泥马奔腾而过。 我懵了。 所以 当我们听到 LLM自动校对测试用例 这个概念的时候，是不是觉得有点像是在沙漠里看到了一瓶水？但是这水真的能喝吗？还是说只是画大饼？

我们得先聊聊 Prompt 工程。这玩意儿现在火得一塌糊涂。大家都觉得只要Prompt写得好，LLM就能变成超人。但是测试质量的未来不只是写得快，更是写得对。 这句话说得轻巧， 可不是吗！ 实际操作起来呢？简直是灾难现场。你给LLM扔过去一堆需求，它给你吐出来一堆看似高大上，实则狗屁不通的用例。这时候你就得怀疑人生了这真的是在帮我吗？还是在给我增加工作量？

为什么现在的测试用例这么烂？

在现代软件研发流程中，“需求对齐”是测试用例设计的基本要求。只有当测试用例覆盖了所有功能需求，且准确体现了预期行为，测试工作才能发挥其应有的保障作用。只是现实中我们常常面临以下问题：需求文档写得像天书一样，逻辑混乱，甚至前后矛盾。你让测试人员怎么写？写出来的东西能对吗，补救一下。？

比如说 超时报警是系统在特定条件下自动产生的一个报警，而恐慌报警是用例里肯定就漏了。然后上线之后出了Bug，锅又是测试背。这找谁说理去？编写测试用例文档应有文档模板,须符合内部的规范要求. 但是规范这东西，有时候也是束缚手脚的枷锁，我傻了。。

LLM登场：是救世主还是捣乱鬼？

现在市面上LLM多如牛毛， LLM用例是否满足指定需求内容， 差不多得了... 并指出问题所在。” 听起来很美好对不对？

但是实际用起来你会发现，它经常“一本正经地胡说八道”。你让它校对，它确实能给你校对出一堆问题，但很多问题根本不存在或者它把原本对的改错了。 事实上... 这就很尴尬了。这时候就需要 输出后处理 和 领域术语定制。