测试用例设计的核心：从传统方法到AI辅助建模

在软件质量保障体系中，测试用例的设计被誉为测试活动的“灵魂”。测试用例不仅仅是一组指令，更是对业务理解、技术能力、风险感知与系统建模能力的综合体现。一个优秀的测试用例，不只是验证功能是否“能用”，更在于提前发现潜在问题，刻画系统行为边界，控制质量风险的可测性与可控性。

随着软件系统复杂度的激增与人工智能技术的迅猛发展，传统测试用例设计方法正遭遇挑战，也迎来重构契机：AI辅助建模成为新范式。本文将从测试用例设计的本质出发，系统梳理传统方法的演进与局限，并深入剖析AI赋能下的建模变革，启发读者重新理解测试设计的核心价值。

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一、测试用例设计的根本目标：覆盖行为空间，控制质量风险

设计测试用例的本质目的，不是“跑通功能”，而是：

• 尽可能覆盖需求、代码、路径、数据的行为空间；

• 在成本可控的前提下，提高缺陷发现率与风险控制力；

• 将系统建模为“黑盒+白盒+灰盒”的综合体，进行有策略的验证。

优秀的测试设计，不是数量的堆砌，而是对系统“最可能出错”、“最关键路径”、“最容易遗漏”的精准打击。

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二、传统测试用例设计方法的演进

1. 黑盒测试法：基于需求建模

• 等价类划分

• 边界值分析

• 判定表、状态转移图

• 因果图法

优点：与用户视角一致，容易验证业务逻辑。
缺点<