测试工程师必读：如何用 Markdown 高效驱动大模型测试场景

在大模型（LLM，Large Language Model）驱动的测试场景中，Markdown 已成为测试工程师的重要工具。它不仅能清晰表达问题、结构化地描述测试用例，还能帮助模型更准确地理解意图并生成相关输出。本文将详细讲解 Markdown 在大模型领域的应用，并结合 Python 示例代码教你如何将复杂的 JSON 测试用例高效转换为 Markdown 文档。通过此处的调试，可将该功能集成到Deepseek API+Python 测试用例一键生成与导出 V1.0.6（加入分块策略，返回更完整可靠）中。底部附上集成后的效果展示。下面回归正题，讲解一下markdown在大模型应用中的优势之处。

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为什么 Markdown 是测试工程师的必备武器？

1. 结构清晰，帮助模型理解

Markdown 提供了丰富的格式化工具，例如标题、列表、表格等。通过这些工具，可以将测试用例的核心内容组织成结构化的文档，帮助大模型快速理解问题的上下文和细节。

2. 关键内容强调，提高模型响应的准确性

Markdown 支持加粗、斜体、代码块等强调方式，可以突出测试用例中的关键内容，例如测试数据、预期结果等。这种强调方式可以指导大模型重点关注关键信息，从而提高生成结果的质量。

3. 广泛适用，降低学习成本

Markdown 已成为技术领域的通用语言，适用于各类场景，如编写测试用例、报告生成、与大模型的交互等。它的简单语法使得测试工程师在使用时几乎没有额外的学习成本。

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如何将 JSON 测试用例转换为 Markdown？

测试工程师在实际工作中，测试用例通常以 JSON 格式存储。为了让大模型更好地理解这些测试用例，我们需要将其转换为结构化的 Markdown 文档。以下我们提供一段通用的 Python 代码，能够应对不同的 JSON 数据，确保格式化输出的 Markdown 文档符合实际需求。

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Python 实现：JSON 转 Markdown

以下代码可以将任意 JSON 测试用例转换为 Markdown 文档，具有以下特点：

1. 字段通用性：支持任意字段名称，无需固定字段，如“用例编号”、“用例标题”等。
2. 数据类型兼容：自动处理字段值为字符串、列表、字典或空值的情况。
3. 健壮性强：代码容错性高，保证在异常情况下不会中断。
4. 输出结构化：生成的 Markdown 文档层次清晰，适用于大模型理解和测试场景。

示例代码

import json

def json_to_markdown(json_data):
    """
    将 JSON 数据转换为 Markdown 文档。
    
    Args:
        json_data (list): JSON 对象列表，表示多个测试用例。
    
    Returns:
        str: 转换后的 Markdown 文档。
    """
    def format_value(value):
        """
        格式化字段值，根据类型生成 Markdown 表达。
        """
        if