LLM-将你从零到英雄的软件测试提示
介绍
欢迎来到充满活力的软件测试世界，追求完美永无止境。
无论您是经验丰富的测试人员还是渴望投身于该领域的新手，提升您的测试水平的一种强大工具是语言模型（LLM）。
在这篇博文中，让我们探索一下如何利用LLM提示成为你在软件测试方面的秘密武器，帮助你从零到英雄。
请注意：在本文底部提到了我在日常生活中使用的额外提示，所以请继续阅读！！
理解LLM提示
LLMs，即大型语言模型，已经在各个领域引起了革命性变化，软件测试也不例外。
这些模型，如GPT-3.5/4，擅长理解和生成类似人类的文本。
通过精心设计的提示，您可以充分利用LLMs来进行软件测试。
制作有效的提示
在深入研究具体的LLM-测试提示之前，让我们先了解什么样的提示才是有效的。
- 清晰和具体性：在提示中明确表达您的测试要求。含糊不清的提示可能会导致模棱两可或与主题无关的回应。
- 上下文意识：LLMs是上下文敏感的；确保您的提示提供了准确回答所需的上下文。
- 查询的多样性：尝试不同的表述方式和问题结构，以发现一系列的测试用例。
LLM-软件测试提示
1. 需求分析:
提示：
作为一个质量分析师，分析提供的软件需求并识别潜在的不明确性和可测试性挑战。
例子：
给定要求：“用户必须能够使用他们注册的电子邮件地址或手机号码和密码登录。”
- 不确定性：用户尝试使用未经验证的电子邮件登录会发生什么情况？
- 测试挑战：我们如何模拟并发登录以确保系统的稳定性？
2. 负面测试用例生成：
即将实现一个自动驾驶的未来！
使用敏捷原则为以下用户故事生成负面测试用例。包括详细步骤、数据和预期结果。
示例:
用户故事：“用户应该能够通过‘忘记密码’功能来找回他们的密码。”
- 负面测试用例：使用无效的电子邮件进行密码恢复。
- 步骤：点击“忘记密码”，输入一个无效的电子邮件并提交。
- 预期结果：收到一个错误消息，指示无效的电子邮件。
3. 测试脚本识别:
提示： Please enter your username.
根据提供的流程，确定测试脚本。包括详细的前提条件、操作步骤、示例数据和预期结果。
示例：
Translate Text to Simplified Chinese
Translate Text to Simplified Chinese
This is an example of translating English text to simplified Chinese. Make sure to keep the HTML structure.
流程: "用户成功登录后，应将其重定向到其Facebook动态。"
- 测试脚本
- 前提条件：用户持有有效帐户。
- 操作：使用有效的凭据登录。
- 示例数据：电子邮件：user@example.com，密码：password123
- 预期结果：成功登录后将重定向到Facebook动态。
4. 两两测试用例：
提示：
作为一名高级质量分析师，为给定的测试基础和条件设计配对测试用例。包括详细的步骤、数据和预期结果。
示例:
测试依据：“用户注册”
- 成对测试用例:
- 条件：有效的名称、有效的电子邮件、有效的密码
- 步骤：在注册过程中输入有效的姓名、有效的电子邮件地址和有效的密码。
- 预期结果：成功注册并需进行验证步骤。
奖金提示
- 您是一位高级业务分析师。请澄清以下需求中的含糊和可测试性问题。以下是按顺序列出的建议：
- 您是一名高级QA分析师。使用以下敏捷故事作为测试基础生成负面测试用例。包括详细的步骤、数据和预期结果。请将其以表格格式呈现。
- 从下面的测试基础生成测试条件:
- 你是一名高级QA分析师。使用以下流程作为测试依据来确定测试脚本。包括详细的步骤、数据和预期结果。将其放入表格格式中：
- 您是一位软件架构师。开发用于测试此需求的负面测试场景和错误条件。中立化语气。将其以排序的项目符号列表形式输出： 1. 在输入无效数据时，确保系统不会崩溃或产生未知错误。 2. 验证系统对缺失必要信息的情况下是否能正确处理。 3. 测试系统在网络不稳定或断开的情况下的行为。 4. 确保系统能够正确处理并回复意外的用户输入。 5. 验证系统在并发访问的情况下是否能保持一致的状态和正确性。 6. 检查系统对不常见或边缘情况的处理，确保它们不会导致系统崩溃或功能失效。 7. 测试系统在资源不足的情况下的性能和可恢复性。 8. 验证系统在不同操作系统、浏览器或设备上的兼容性。 9. 检查系统是否提供适当的错误处理和详细的错误信息，以帮助用户正确识别和解决问题。 10. 确保系统能够正确处理和恢复从外部服务或模块返回的错误数据或异常情况。 注意：此列表仅用于参考目的，您可能需要根据具体需求和系统进行适当调整和补充。
- 使用页面对象模型（POM）设计模式和JUnit作为单元测试框架，使用Java编写Selenium测试用例。另外，不要使用PageFactory。
- 作为数据分析师，为以下需求编写一个生成负面测试数据的Python脚本。
从零到英雄：拥抱法学硕士（LLMs）
上述示例展示了LLM提示在解决软件测试的各个方面时的多功能性。
通过将这些提示融入您的测试策略中，您可以提高效率并发掘隐藏的测试场景。
结论
在您开始软件测试之旅时，请记住LLM是强大的盟友。
精心设计您的提示语，尝试不同的查询，目睹LLM能够提升您的测试能力。从分析需求到生成测试用例，LLM提示确实可以帮助您在软件测试这个充满活力的领域中从零到英雄。
总之，拥抱LLMs的潜力，让你在软件测试的旅程中既有洞察力又有回报。
快乐测试!
莫尼什·科雷亚－QA主管
https://www.linkedin.com/in/monishcorreia/
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