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LLM 在软件测试中的十大经典应用案例

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AI智享空间
发布2025-07-20 09:48:48
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文章被收录于专栏:杂谈杂谈软件测试
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在数字化转型和敏捷开发浪潮推动下,传统的软件测试工作面临效率、覆盖率、质量保障三大难题。近年来,大语言模型(LLM,Large Language Model)凭借其在自然语言理解、知识表达和逻辑推理方面的能力,成为推动软件测试智能化变革的重要力量。

本文将围绕 “LLM 在软件测试中的十大经典应用案例” 展开,结合真实场景,解析其应用方式、价值贡献与落地建议,助力读者开拓思维,实现从“自动化”到“智能化”的跃迁。


一、基于需求文档的测试用例自动生成

场景说明:

传统测试用例编写严重依赖测试人员的领域经验和主观理解,耗时长且易遗漏。

LLM 解决方案:

通过 Prompt 工程 + 结构化输出规则,LLM 可读取自然语言编写的需求文档并生成高质量测试用例。

示例 Prompt:

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请基于以下用户故事生成 3 条功能测试用例,格式包括:用例名称、前置条件、步骤、预期结果。

落地建议:

结合 RAG(检索增强生成)引入历史用例风格,使用 LangChain 或 Dify 实现模板化输出。


二、API 文档驱动的接口测试脚本生成

场景说明:

接口测试人员常需从 Swagger/OpenAPI 文档中手动提取参数,生成 Postman 请求或脚本。

LLM 解决方案:

利用 LLM 自动分析 API 文档,生成接口测试脚本、curl 命令、Python requests 等调用样例。

示例输出:

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import requests
resp = requests.post("https://api.company.com/login", json={"username": "test", "password": "123456"})

落地建议:

配合 Swagger parser 自动提取接口结构,传入 LLM 模型生成脚本,支持 Python、JMeter、Postman 格式切换。


三、代码静态分析与潜在缺陷预测

场景说明:

代码中潜藏大量未显性缺陷,如异常未处理、变量使用不当、重复逻辑等。

LLM 解决方案:

结合代码上下文,LLM 能识别潜在缺陷模式,给出修复建议。

应用案例:

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代码扫描发现此 if 判断未对空指针做处理,建议加入 None 检查。

落地建议:

结合 SonarQube 等工具做初步扫描,进一步调用 LLM 做语义层理解与解释性提示。


四、测试报告总结与可视化智能生成

场景说明:

测试人员需撰写大量阶段性报告,包括测试执行总结、缺陷趋势、覆盖情况等。

LLM 解决方案:

LLM 可基于测试平台导出的 CSV/HTML 报告,自动生成总结性文本、风险分析与图表解读。

示例结果:

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本轮共执行测试用例 152 条,成功率为 91.4%。主要失败集中于支付模块边界场景,建议优先修复。

落地建议:

结合 pandas + LLM,对结果表格分析后进行总结生成,适合集成在测试平台中。


五、缺陷归因分析与相似 Bug 推荐

场景说明:

测试人员面临重复 Bug 判断困难、无法快速定位历史相似问题。

LLM 解决方案:

基于缺陷描述语义分析,LLM 可判断可能的根因、相关模块,并推荐类似历史缺陷记录。

示例应用:

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该问题可能与“订单ID重复生成”有关,参考缺陷编号 #BUG-2023-118。

落地建议:

构建知识图谱或向量数据库,用于语义检索历史缺陷,LLM 结合上下文实现智能推荐。


六、自动化测试脚本的自然语言生成

场景说明:

初学者或非开发测试人员编写自动化脚本门槛高。

LLM 解决方案:

测试人员用自然语言描述操作流程,LLM 自动转换为 Selenium、Appium 等测试脚本。

示例输入:

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打开百度首页,输入“测试工具”,点击搜索按钮,验证搜索结果页出现相关链接。

输出脚本片段(Selenium):

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driver.get("https://www.baidu.com")
driver.find_element(By.ID, "kw").send_keys("测试工具")
driver.find_element(By.ID, "su").click()
assert "测试工具" in driver.page_source

落地建议:

结合 Dify Agent,打造“脚本生成助手”,并内置测试框架适配模板。


七、异常日志智能解析与故障诊断建议

场景说明:

线上故障时,日志中堆栈信息复杂,排查耗时。

LLM 解决方案:

LLM 可识别日志异常模式,自动聚焦关键信息并提供可能原因和修复建议。

示例分析:

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发现 java.lang.NullPointerException 出现在订单处理模块,可能由于数据库字段未初始化。

落地建议:

使用正则或日志规则初筛后将关键信息送入 LLM 分析,输出可读性更强的故障报告。


八、测试计划和测试策略文档撰写

场景说明:

制定测试计划、编写测试策略需要较强组织表达能力。

LLM 解决方案:

LLM 可根据项目描述、测试目标自动生成完整的测试计划框架,并涵盖关键内容。

示例结构:

  • 项目背景
  • 测试目标
  • 测试范围
  • 测试方法
  • 测试资源与进度

落地建议:

作为文档撰写起点,人工再补充修正,可极大减少模板化文档编写成本。


九、数据驱动测试的数据集智能生成

场景说明:

数据驱动测试中构造边界值、异常数据组合是一项繁重任务。

LLM 解决方案:

LLM 能根据字段类型与业务逻辑自动构造合理且有覆盖度的数据样本。

示例输出:

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[
  {"username": "testuser", "password": "123456"},
  {"username": "", "password": "123456"},    // 边界测试
  {"username": "abc!@#", "password": "123"}, // 特殊字符测试
]

落地建议:

与 Faker 库结合,实现高质量 Mock 数据生成 + 自动测试输入联动。


十、智能测试助手(Testing Copilot)构建

场景说明:

测试团队需要一个能随时答疑、提供建议、辅助生成内容的“智能助手”。

LLM 解决方案:

借助开源平台(如 Dify、FastChat)构建基于私有知识库和 Agent 工具的测试助手,覆盖用例设计、Bug分析、测试术语问答等。

功能示例:

  • “请给我一个支付系统的边界测试用例示例?”
  • “如何设计接口幂等性测试?”
  • “这个Bug应该分配给谁?可能模块是谁写的?”

落地建议:

结合公司内部测试文档构建知识库,通过 RAG 与多工具协同,实现语义增强测试助手落地。


结语

大语言模型已不仅是“自然语言专家”,更正在成为测试工程师的数字拍档智能外脑。从文档生成、代码脚本、缺陷分析到智能问答,LLM 正全面融入测试生命周期,推动从“规则驱动”向“知识驱动、语义驱动”的智能化升级。

企业应尽早布局 LLM 技术在测试中的战略应用,结合私有模型部署、Agent 编排与流程融合,打造属于自己的智能测试体系。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 一、基于需求文档的测试用例自动生成
    • 场景说明:
    • LLM 解决方案:
    • 示例 Prompt:
    • 落地建议:
  • 二、API 文档驱动的接口测试脚本生成
    • 场景说明:
    • LLM 解决方案:
    • 示例输出:
    • 落地建议:
  • 三、代码静态分析与潜在缺陷预测
    • 场景说明:
    • LLM 解决方案:
    • 应用案例:
    • 落地建议:
  • 四、测试报告总结与可视化智能生成
    • 场景说明:
    • LLM 解决方案:
    • 示例结果:
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  • 五、缺陷归因分析与相似 Bug 推荐
    • 场景说明:
    • LLM 解决方案:
    • 示例应用:
    • 落地建议:
  • 六、自动化测试脚本的自然语言生成
    • 场景说明:
    • LLM 解决方案:
    • 示例输入:
    • 输出脚本片段(Selenium):
    • 落地建议:
  • 七、异常日志智能解析与故障诊断建议
    • 场景说明:
    • LLM 解决方案:
    • 示例分析:
    • 落地建议:
  • 八、测试计划和测试策略文档撰写
    • 场景说明:
    • LLM 解决方案:
    • 示例结构:
    • 落地建议:
  • 九、数据驱动测试的数据集智能生成
    • 场景说明:
    • LLM 解决方案:
    • 示例输出:
    • 落地建议:
  • 十、智能测试助手(Testing Copilot)构建
    • 场景说明:
    • LLM 解决方案:
    • 功能示例:
    • 落地建议:
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