AI热潮下与日常工作有距离？用ChatGPT做软件测试来解惑

软件测试归属的此领域，正遭遇出于效率范围的瓶颈情况，然而，正如《用GPT做软件测试》这般的一本书，精确地命中了痛点所处之地，给出了能够提升测试效率的具体解决举措。

问题定义方法

生成测试用例的关键，在于问题描述清晰，测试团队需要明确功能边界，测试团队需要明确业务场景，例如就在测试百度搜索之时，要聚焦关键字搜索这一核心功能，书中建议提供具体操作步骤，书中建议提供预期结果，避免模糊描述，这样才能够确保GPT准确理解需求。

测试支付功能时，要结合真实业务场景定义问题，交易金额范围、支付方式等细节都要在测试支付功能时予以说明，书中因借助多个案例呈现打造问题描述模板的状况，所以能够协助测试人员把需求要点进行系统整理 。

测试用例生成

GPT 生成的测试用例是以自然语言形式呈现，这种自然语言形式要求转化成可执行的测试脚本，书中详细展示了怎样将文本用例转变为自动化测试代码，转变过程要求测试人员拥有一定编程基础，且 GPT 能够提供代码示例。

测试用例需覆盖正常场景，以及异常场景，对于登录功能而言会如此，不但要针对正确密码开展测试，而且还要去验证错误密码，为空密码等情形，书中着重表明边界值测试方法，指导读者怎样借由追问让GPT补足边缘情况用例。

用例评审优化

测试用例若要实现自动生成，必然是要经过像人工评审这样的做法，这种做法是自动生成的测试用例所必须经历的。书中案例表明，测试团队在评审百度搜索用例的时候，发现了边界值存在覆盖不完全的问题。这给我们敲响了警钟，我们不能对AI输出完全依靠，必须要保持具备专业性质的判断。

在评审进程之中，应着重留意用例的实用效能，还要留意其完整程度。测试团队应当构建检查清单，而后核查关键业务路径，看看是不是全部均有覆盖。书中给出了建议，要采用交叉评审这种方式，让具备不同背景的测试人员一同去参与。

自动化集成

把GPT集成进CI/CD流程的方法，在本书里有详述，其中借助自动化触发测试用例生成能够实现持续测试，这可达成持续测试的集成方式，该集成方式对于敏捷开发团队非常适配，且能显著提高迭代效率。

书中对主流测试工具对接方案进行了演示，比如说，把GPT跟JMeter联合起来，自动去生成性能测试脚本，像这样的深度集成，减少了因为工具切换而产生的时间成本，能够让测试流程变得更加顺畅 。

实战应用案例

书里存在电商领域实战案例，书里还有金融领域实战案例，以及好些其他领域实战案例，那些案例阐述明示了GPT于不同业务场景下的应用方式，那些案例给测试人员供应了可参考模板，每一个案例都涵盖具体问题描述，每一个案例都含有生成结果。

合规性测试案例，诸如金融行业里，那类着重强调数据安全以及审计追踪要求的，能够助力测试人员拓展跨领域思路，其分享可使读者迅速理解在新项目里怎样去应用GPT，这些是实际场景所展现出来的作用，是实际场景分享所带来的效果，还能够让读者快速理解怎样在新项目中应用GPT 。

工作流程优化

将GPT引入当作辅助，在从需求展开分析起始，一直持续到测试报告生成这个过程里贯穿，测试人员是可以在这一系列行为中，对传统工作流程予以重构的，每一个环节都是这样，像这样的一种优化，不仅把使人为犯错概率降低了，而且还提升了效率，这是借助于对本书进行学习才达成的。

书里着重突出了测试数据自动生成的办法，借助GPT去创立符合业务规则的测试数据，这种方式可以确保数据的真实性，这种方式能够避免手动准备数据时出现的繁琐情形，这对数据驱动测试十分有帮助 。

于实际工作阶段的时候，针对测试这个领域，你有没有用过GPT而去展开辅助操作呢，欢迎置于评论区域内分享自个儿的经验，要是觉得这篇文章存在一定助益的时候，能够给予点赞来予以支持 ！