写测试脚本从几小时到几秒？掌握这个技能就够了

📝 面试求职： 「面试试题小程序」 ，内容涵盖 测试基础、Linux操作系统、MySQL数据库、Web功能测试、接口测试、APPium移动端测试、Python知识、Selenium自动化测试相关、性能测试、性能测试、计算机网络知识、Jmeter、HR面试，命中率杠杠的。（大家刷起来…）

📝 职场经验干货：

软件测试工程师简历上如何编写个人信息（一周8个面试）

软件测试工程师简历上如何编写专业技能（一周8个面试）

软件测试工程师简历上如何编写项目经验（一周8个面试）

软件测试工程师简历上如何编写个人荣誉（一周8个面试）

软件测试行情分享（这些都不了解就别贸然冲了.）

软件测试面试重点，搞清楚这些轻松拿到年薪30W+

软件测试面试刷题小程序免费使用（永久使用）

---

你知道吗，先进的技术可以帮助你在几秒钟内编写测试脚本，而不是几分钟、几小时或几天。但为此，你必须提供正确的指令集。

在一个AI正在成为从编写代码到总结缺陷等一切事务的副驾驶的世界中，提示词工程正在成为QA的一项关键技能。它不仅仅是一项技能，它是QA的游戏规则改变者。无论你是识别测试场景、更快地调试，还是构建自动化脚本，你与AI清晰沟通的能力决定了你能从中提取多少价值。在本文中，我将总结我过去几个月参加的几次培训中学到的知识以及从互联网上学到的东西。让我们探讨提示词工程如何改变测试人员的角色，以及你如何掌握它以保持领先。

AI如何参与现代QA

AI已经开始重塑软件测试领域。由ChatGPT和Copilot等大型语言模型（LLM）驱动的工具现在能够在QA领域做很多事情。一些例子包括：

• 在各种自动化框架中生成测试脚本

• 创建测试数据和模拟API

• 审查测试脚本并提出改进建议

• 重构测试代码

• 将用户故事转换为Gherkin语法

• 模拟用户行为进行探索性测试

• 基于UI或API响应生成断言

• 总结测试运行报告

• 根据产品文档自动生成测试计划

• 通过解释测试套件或覆盖区域帮助新QA工程师入职

测试人员不再只是与代码和需求交互，他们还在现代技术中与AI交互。

这种演变意味着理解如何通过提示词与AI对话，正在变得与知道如何编写好的测试脚本或测试用例一样重要。

为什么提示词工程是测试人员的游戏规则改变者

良好的提示词工程释放了AI工具的全部潜力。以下是它如何帮助QA专业人员：

高效的测试脚本生成

你可以提示AI根据场景生成完整的Playwright或Cypress测试，而不是手动编写代码。

测试数据创建

你可以使用一个结构良好的提示生成数百个有效和无效的数据点。

Bug报告起草

提示AI从测试日志编写结构化的bug报告可以节省时间并标准化报告。

根本原因建议

将日志和堆栈跟踪输入LLM可以提供有洞察力的调试提示。

文档自动化

将对话或验收标准转换为结构化测试文档。

让我们转向一点理论+实践，同时进行，与提示相关。

有效Copilot提示的四大支柱

要从GitHub Copilot或ChatGPT等AI工具获得高质量结果，你的提示应该遵循四个关键原则：

1. 上下文（Context）

在提示中提供的信息，帮助Copilot更好地理解任务。提供背景信息或解释情况。

示例："我正在为接受电子邮件和密码的登录页面编写测试。"

2. 意图（Intent）

明确说明你期望AI做什么。

示例："为成功登录生成一个Playwright测试。"

3. 清晰度（Clarity）

避免模糊的语言。直接且易于理解。

示例："测试应该输入有效凭据，点击登录，并验证仪表板URL。"

4. 具体性（Specificity）

使用精确的细节，如选择器、输入值或预期行为。

示例："使用input#email和input#password作为选择器，并使用'test@example.com' / 'password123'进行测试。"

当所有四个支柱都存在时，你的提示帮助AI返回更准确、相关和有用的输出。

错误提示 vs. 良好提示（前后对比示例）

之前（错误提示）：

之后（工程化提示）：

第二个提示提供了结构、意图和上下文，这导致了更高质量的输出。

提高提示词工程能力的技巧

1. 具体明确

你提供的细节越多，结果越好。

2. 分配角色

以"作为一名QA工程师"开始，以引导语气和上下文。

3. 使用分步指导

特别是对于较长的任务。

4. 优化和迭代

如果第一个结果不正确，调整并重新运行提示。不断迭代直到你对结果满意。

5. 包含示例

展示你希望输出的样子。

实战案例对比

场景1：生成自动化测试脚本

糟糕的提示：

优化后的提示：

场景2：生成测试数据

糟糕的提示：

优化后的提示：

场景3：Bug报告生成

糟糕的提示：

优化后的提示：

AI测试的未来

AI不会取代测试人员。但知道如何使用AI的测试人员将具有显著优势。

提示词工程能够帮助你编写更好的测试、更快地理解问题，并最终发布更高质量的软件。

结论

提示词工程不仅仅是一个生产力技巧。对于想要在AI驱动的世界中保持相关性和竞争力的测试人员来说，它是一项新的核心技能。

如果你能学会提出更好的问题，你就能得到更好的答案。在QA中，更好的答案意味着更快的反馈、更高的质量，以及更少的深夜调试会话。

所以下次你打开AI助手时，不要只是询问。要工程化你的提示。

最后： 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

​​​

​​