Apifox AI 如何重塑 API 测试流程，还在手动编写用例吗？

“这个新支付接口，今晚必须完成所有测试用例的编写和执行，明早上线。”

项目经理老L在会议室里斩钉截铁。作为团队的QA（质量保障）负责人，小张心里咯噔一下。这不仅仅是一个“创建订单”的接口，它背后关联着鉴权、库存、风控和优惠券等多个复杂逻辑。

要手动编写完整的测试用例，小张估算了一下：

• 正向用例： 至少5种组合。
• 异常（负向）用例： 参数缺失、类型错误、格式非法… 至少20种。
• 边界值： 金额为0、为max_int、字符串长度溢出… 至少10种。
• 安全性： SQL注入、XSS、权限绕过… 这是个无底洞。

一晚上写完并执行？这是一个“不可能完成”的任务，但任何一个遗漏，都可能在明早带来灾难性的生产事故。

破局点：从“手动穷举”到“AI 穷举”

就在小张准备通宵时，隔壁的开发小王提醒他：“你试试 Apifox 新上的那个 AI 生成测试用例功能啊，我刚用它测了我的新接口，巨快。”

小张半信半疑地打开了 Apifox。

1. 找到入口，一键启动

他在 Apifox 中打开那个复杂的支付接口文档，切换到 “测试用例” 标签页。果然，一个醒目的 “通过 AI 生成” 按钮在那里。

2. 精准配置，定义“质量标尺”

点击按钮后，右侧滑出一个配置窗口。这正是小张这样的专业 QA 所需要的。他没有立刻生成，而是仔细勾选：

• 正向用例： 必须有。
• 负向用例： 参数校验、逻辑异常，全选。
• 边界值： 必选，这是事故高发区。
• 安全性： 基础的 SQL 注入和 XSS，勾上。

3. 安全无忧的鉴权处理

该接口需要复杂的 Bearer Token 鉴权。AI 提示他配置鉴权凭证。小张注意到一个细节：Apifox 提示密钥值将在本地加密后传递给 AI 供应商，生成后再本地自动解密。

“很好，安全没问题。” 他放心地填入了测试环境的 Token。

4. 终极指令与批量生成

小张觉得还不够，他在底部的输入框补充了一句：“额外要求：请重点测试 amount (金额) 字段的各种非法格式，并模拟并发请求的场景。”

然后，他在左下角将生成数量调整为 “50”。

结果：从“不可能”到“已覆盖”

点击“生成”后，不到一分钟，50 条结构严谨的测试用例出现在列表中。

[此处应有动图：AI 快速生成大量测试用例的列表]

小张点开几条查看：

• 一条模拟了金额为 0.001 的边界情况。
• 一条模拟了 coupon_code 传入一个 {"$ne": null} 的 NoSQL 注入尝试。
• 一条模拟了 user_id 格式错误。

“这些用例，比我手动写的全面多了。”

他点击“全选”，然后点击 “运行”。Apifox 自动完成了50次接口请求。小张看着响应结果，迅速定位到了一个边界值处理的 Bug——当金额为0时，接口返回了 500 而不是预期的 400。

修复 Bug 后，他点击 “采纳”，这50条用例被永久保存到了接口文档下，成为团队的数字资产。

结语

当晚10点，小张关闭了电脑。所有的测试用例不仅编写完毕、执行通过，还发现了一个隐藏 Bug。

在现代敏捷开发中，速度和质量不再是“二选一”。Apifox 的 AI 生成测试用例功能，将专业QA从繁琐的体力劳动中解放出来，回归到“质量保障”的真正核心。

还在手动编写用例吗？打开 Apifox，让 AI 成为你的7x24小时质量保障专家。