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随着ChatGPT等大语言模型的成功应用，人工智能为软件领域带来了新的视角和强大的工具。
如今AI的热潮已持续近两年，大模型热点也层出不穷，但这一切似乎与我们的日常工作仍有很大距离。时至今日，大家最想问的问题仍然是：
我们到底要如何用AI来辅助工作？
《用ChatGPT做软件测试》一书正是在此背景下诞生的。本书的创作团队只想解决一个问题，那就是如何利用ChatGPT做软件测试，从而提高测试效率和质量。
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一个案例带你了解ChatGPT如何自动生成测试用例
问题定义：第一步是清晰地定义要测试的功能或特性，并提供足够的上下文信息。提供足够的上下文信息对 ChatGPT 生成准确的功能测试用例至关重要。
ChatGPT 交互：测试人员与 ChatGPT 进行交互，向其提供问题描述和上下文信息。ChatGPT 将根据这些信息来生成测试用例，在操作过程中必须注意提供清晰的问题描述和进行适时的追问。
测试用例生成：ChatGPT 生成的内容是自然语言描述，需要将其转化为可执行的测试用例。ChatGPT 生成的测试用例要符合测试用例设计规范，必须保证输出的测试用例格式一致，且每个测试用例都要有用例编号、用例名称、操作步骤以及预期结果。
用例评审和改进：ChatGPT 生成功能测试用例后，需要进行测试团队内、外部评审，收集相关评审意见，依据评审意见进行功能测试用例的修改与完善。功能测试用例必须要及时维护，以保证功能测试用例与软件系统及需求规格说明书的一致性。
接下来，我们以百度搜索项目为例，介绍如何应用 ChatGPT 来生成功能和安全测试用例。
问题定义：测试团队定义问题描述，着重测试百度搜索项目的核心业务，即关键字搜索业务，这是平时用户应用最为频繁的功能之一，是测试人员必测的内容。
ChatGPT 交互：测试团队与 ChatGPT 进行交互，向其提供问题描述；ChatGPT理解测试的范围，并迅速生成相应的测试用例。
在 ChatGPT 的输入框中输入：
请生成一份基于百度关键字搜索业务的测试用例集。你是一名资深测试专家，基于目前百度搜索业务，输出一份名称为“百度关键字搜索——测试用例集”的测试用例集文档，要求考虑等价类、边界值、判定表、正交实验法等测试用例设计方法，以及 SQL 注入、XSS 攻击等安全测试用例的设计。
查看ChatGPT输出的结果，如下图所示
测试用例生成：从生成的百度关键字搜索业务测试用例集来看，它并不符合测试用例的规范格式。一个测试用例通常至少包括测试编号、前置条件、测试步骤、预期结果这 4 项内容，目前 ChatGPT 给出的格式明显不符合要求。
因此，借助 ChatGPT 会话支持上下文的功能，我们继续输入“你并没有按照测试用例的
格式输出，请按照规范的测试用例格式输出相关用例。
输出结果如图所示。
这次 ChatGPT 输出的测试用例集完全符合要求。但这种测试用例还不够直观，能不能让其以表格的形式显示呢？继续输入“请以表格形式展示，谢谢。”
输出结果如图所示。
至此，ChatGPT 以表格形式生成了关于百度关键字搜索的测试用例集，但是细心的读者可能已经发现了问题，即尽管我们让其使用边界值用例设计方法来编写测试用例，但事实上在
已输出的测试用例集中并没有使用该用例设计方法的测试用例。
因此，我们不能盲目相信 ChatGPT 可以帮我们做好一切事情，必须认真检查其输出内容的正确性和完整性。
用例评审和改进：对测试用例的评审和改进是确保软件质量的关键环节。结合前面 ChatGPT 生成的功能和安全测试用例，进行测试团队内部的测试用例评审，在进行内部评审时，测试团队成员发现了以下问题：
有的测试用例的测试步骤中夹杂着HTML 标签。
有的测试用例的测试步骤仅有 1 个步骤，却有序号。
有的测试用例重复，如 TC001（见图 3-3）和 TC019 测试用例就非常相似。
有的测试用例不一定包含真实数据库表，如 TC011 SQL 注入攻击测试用例可能就不存在 users 表等，需要和研发人员进一步确认是否存在该表。
限于篇幅，我们只罗列几点内容，测试团队针对评审意见进行了相关测试用例的问题修正与疑问明确，经过测试用例去重以后，形成基于百度关键字搜索业务的功能和安全测试用例集。
测试用例的评审和改进是一个持续的过程，随着项目的发展、需求变更和新功能的加入，测试用例必须不断地进行更新和优化。
至此，我们成功地利用ChatGPT自动生成了测试用例。而刚刚的内容都来源于《用ChatGPT做软件测试》一书的第3章“ChatGPT 自动生成测试用例”，由此可见本书的实用性和可操作性。
这本书有什么亮点？
《用ChatGPT做软件测试》有以下四大特点：
内容全面：本书涵盖了从需求规格说明书的生成到测试计划的制定，从功能测试用例到自动化测试的深度应用，再到接口测试和性能测试的高效实现等各个环节。每个章节都是精心设计的，确保读者能够获得关于ChatGPT在软件测试应用的全方位知识。
实用性强：书中不仅有理论讲解，更有大量实际案例和操作指南，帮助读者快速掌握如何使用ChatGPT生成测试数据、分析测试结果、编写测试报告等具体技能。无论是初学者还是经验丰富的测试工程师，都能从中受益。
易于上手：语言通俗易懂，实例丰富，即便是对AI技术不太熟悉的读者也能轻松上手，逐步掌握ChatGPT在软件测试中的应用技巧。
促进职业发展：除了技术层面的指导外，本书还特别强调了ChatGPT在个人职业发展中的应用，如技能提升、职业规划和求职准备等方面，为读者的职业生涯注入新的动力。
对于本书的内容，你可能还有很多疑问。为了解决读者的问题，作者和编辑团队在社群中收集了一些热门问题，并进行了解答。
Q
我是刚入门大语言模型的读者，可以看懂这本书吗？
A
当然可以！这本书专门为初学者设计，内容通俗易懂，从最基础的概念开始讲解。如果你对大语言模型还不熟悉，它也不会让你“满头问号”。书里的内容从基础开始讲，带你一步步走过各种案例，比如教你用ChatGPT写需求、编写测试计划、自动生成测试用例等。可以说，跟着本书学习，你会发现自己像带了个智能助手，工作效率噌噌上涨！
Q
想用ChatGPT做一些实际工作，本书对我有哪些帮助？
A
如果你想用大语言模型做实际工作，这本书绝对是你的“好帮手”！它不仅讲理论，更是满满的实操经验。以下是你能从中获得的帮助：
自动化工作，省时省力：书中教你如何用ChatGPT生成测试计划、功能测试用例、接口测试用例等，还能帮你自动化生成测试数据和分析结果。你可以大幅减少手工操作，把烦琐的工作交给模型处理，自己轻松做“掌控全局”的人。
提高工作效率，提升成果质量：通过学习书中的方法，你会发现大语言模型不仅能提升工作速度，还能提高测试的准确性。比如自动生成需求文档和测试脚本，不仅快，而且减少了人工错误。
持续集成与自动化测试的全面指导：本书还深入介绍了如何将ChatGPT集成到CI/CD（持续集成/持续交付）流程中，实现自动化测试和性能测试。这对你希望提升团队整体效率，或者参与大型项目非常有帮助。
适用于多种场景的案例分享：对于电商、社交媒体、自动驾驶等行业，书里都有实际案例供你参考。这些案例让你在实际项目中得心应手地应用。总之，这本书不仅能让你掌握大语言模型（ChatGPT）的应用，还能让你在工作中游刃有余，成为提升效率的“秘密武器”！
Q
我之前有过大语言模型（ChatGPT）的相关工作经验，有必要看这本书吗？
A
即使你已经有了大语言模型的相关工作经验，这本书对你来说仍然有很大的价值。
A
这本书可以给我的工作带来哪些帮助？
Q
这本书可以从多个方面为你的工作带来帮助，提升你的技能和工作效率：
更高效的自动化测试流程：通过本书，你可以学习如何利用ChatGPT自动化生成测试计划、测试用例和测试数据，从而大幅减少手动编写测试用例的时间。它还教你如何利用ChatGPT分析测试结果、生成报告和辅助持续集成（CI），帮助你将工作流程变得更加自动化和高效。
跨领域的实战应用：书中提供了不同领域的实际案例，这能让你在处理不同行业的项目时有更多借鉴，帮助你在新领域中更快找到应用大语言模型的方式。
深入集成现有工具链：本书讲解了如何将ChatGPT与主流的测试工具（如Postman、JMeter等）深度集成，提升测试自动化程度。这些进阶集成技巧可以帮助你优化现有的工作流程，减少重复性工作，提升团队的整体测试效率。
提升个人技能与团队合作：通过书中的方法，你可以在日常工作中更加高效地生成需求文档、测试用例等材料，还能在团队中发挥ChatGPT的协作能力，帮助团队更好地分工和沟通，进一步提升项目的整体效率。总之，这本书能帮助你优化现有工作流程，提升测试自动化水平，同时为你的职业发展提供更广泛的应用思路和技术支持。
结语
技术的发展给软件研发和测试团队带来了前所未有的挑战，也对整个项目团队的工作效率提出了更高的要求。面对这样的环境，AI工具的出现既是我们的机遇，也是挑战。
《用ChatGPT做软件测试》不仅是一本技术指南，更是提升测试效率和质量的实用工具书。无论你是初学者还是经验丰富的测试工程师，都能从中找到有价值的实用技巧。通过本书的学习，你将掌握 AI 赋能的测试方法，迈向自动化和智能化的未来。
希望这本书能成为你职业发展道路上的有力助手，助你在软件测试领域取得更大的成就。
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