揭秘智能写手GPT的测试报告生成技巧

简介: 测试报告的主要目的是提供与测试结果相关的数据信息,以便项目团队、开发人员、管理层和其他相关方可以了解测试的结果,并做出基于这些结果的明确下一步的决策,以及下一个版本的改进方向。

简介

测试报告的主要目的是提供与测试结果相关的数据信息,以便项目团队、开发人员、管理层和其他相关方可以了解测试的结果,并做出基于这些结果的明确下一步的决策,以及下一个版本的改进方向。通常一个测试报告会包含:

  • 测试执行情况
  • 问题汇总
  • 问题详情
  • 测试结果分析
  • 风险评估
  • 建议和改进措施

实践演练

测试报告的格式通常来说比较固定,所以只需要 ChatGPT 提供给我们对应的报告模版,我们再将每个版本测试过程中统计的建议填入即可。

  • 提示词:请输出一份测试报告模版,要求包含: 测试执行情况,问题汇总,问题详情,测试结果分析,风险评估,建议和改进措施:
**测试报告**
*项目名称: [项目名称]**测试日期: [测试日期]**测试负责人: [测试负责人]*
---
**1. 测试执行情况**
本次测试覆盖了项目的[模块/功能],共进行了[测试用例数量]个测试用例的执行。测试涵盖了[测试范围,如功能,性能,安全性等]的验证。测试执行过程中,涉及[测试环境/配置]。
**2. 问题汇总**
在本次测试中,共发现了[问题数量]个问题,涵盖了以下几个方面:
**3. 问题详情**
下面是本次测试中所发现问题的详细描述:
**问题编号: [问题编号]**- **问题类型:** [问题类型,如功能缺陷,界面问题,性能问题等]- **问题严重程度:** [问题严重程度,如致命,严重,一般,建议]- **问题描述:** [问题描述]- **重现步骤:** [重现步骤]- **预期结果:** [预期结果]- **实际结果:** [实际结果]
...
**4. 测试结果分析**
根据本次测试的结果分析,项目在[功能,性能,安全性等]方面表现良好,大部分测试用例均通过。然而,仍存在一些问题需要解决,影响了系统的[稳定性,功能完整性等]。
**5. 风险评估**
基于本次测试的结果和问题汇总,我们对项目的风险进行了评估。主要的风险点包括[列举主要风险]。为了降低这些风险,需要采取适当的措施进行风险管理。
**6. 建议和改进措施**
为了改进项目质量和用户体验,我们提出以下建议和改进措施:
- 进一步优化[功能/性能/界面等],以提升用户满意度。- 加强[安全性/稳定性/可靠性]方面的测试和优化,以减少潜在问题。- 定期进行性能测试,确保系统在高负载下仍然稳定运行。- 设立更严格的测试流程,确保新功能的添加不会影响现有功能的稳定性。- 加强团队内部的沟通和协作,以便更好地识别和解决问题。
---
以上为本次测试报告的概要内容。详细的测试结果和问题详情请参见附录。感谢各位的辛勤工作和支持,让我们一起不断提升项目质量和用户体验。
*致谢,*
*[测试负责人姓名]**[日期]*
  • 提示词:其中测试执行情况包含, 测试用例执行的数量,测试用例模块,每个模块发现的 bug 的数量。请用 markdown 的表格形式展现出来:
**测试报告**
*项目名称: [项目名称]**测试日期: [测试日期]**测试负责人: [测试负责人]*
---
**1. 测试执行情况**
本次测试执行情况如下:
| 模块          | 测试用例数量 | 发现的问题数量 ||---------------|--------------|----------------|| 模块1         | [数量]       | [数量]         || 模块2         | [数量]       | [数量]         || 模块3         | [数量]       | [数量]         || ...           | ...          | ...            || 总计          | [总数量]     | [总问题数量]   |
...
---
  • 提示词:问题详情 也请用 markdown 的表格形式展示出来:
**3. 问题详情**
下面是本次测试中所发现问题的详细描述:
| 问题编号 | 问题类型 | 问题严重程度 | 问题描述                                     | 重现步骤                                     | 预期结果 | 实际结果 ||----------|---------|--------------|----------------------------------------------|----------------------------------------------|----------|----------|| 001      | 功能缺陷 | 严重         | 描述问题1的详细情况...                     | 重现步骤...                                | 预期结果... | 实际结果... || 002      | 界面问题 | 一般         | 描述问题2的详细情况...                     | 重现步骤...                                | 预期结果... | 实际结果... || ...      | ...     | ...          | ...                                       | ...                                                                    | ...      | ...      |
  • 提示词:请重新生成一份测试报告模版,整合 前面的问题详情与测试执行情况。
**测试报告**
*项目名称: [项目名称]**测试日期: [测试日期]**测试负责人: [测试负责人]*
---
**1. 测试执行情况**
本次测试覆盖了项目的[模块/功能],共进行了[测试用例数量]个测试用例的执行。测试涵盖了[测试范围,如功能,性能,安全性等]的验证。测试执行过程中,涉及[测试环境/配置]。
**模块执行情况**
| 模块          | 测试用例数量 | 发现的问题数量 ||---------------|--------------|----------------|| 模块1         | [数量]       | [数量]         || 模块2         | [数量]       | [数量]         || 模块3         | [数量]       | [数量]         || ...           | ...          | ...            || 总计          | [总数量]     | [总问题数量]   |
...
---
**2. 问题详情**
下面是本次测试中所发现问题的详细描述:
| 问题编号 | 问题类型 | 问题严重程度 | 问题描述                                     | 重现步骤                                     | 预期结果 | 实际结果 ||----------|---------|--------------|----------------------------------------------|----------------------------------------------|----------|----------|| 001      | 功能缺陷 | 严重         | 描述问题1的详细情况...                     | 重现步骤...                                | 预期结果... | 实际结果... || 002      | 界面问题 | 一般         | 描述问题2的详细情况...                     | 重现步骤...                                | 预期结果... | 实际结果... || ...      | ...     | ...          | ...                                          | ...                                          | ...      | ...      |
...
---
**3. 测试结果分析**
根据本次测试的结果分析,项目在[功能,性能,安全性等]方面表现良好,大部分测试用例均通过。然而,仍存在一些问题需要解决,影响了系统的[稳定性,功能完整性等]。
**4. 风险评估**
基于本次测试的结果和问题汇总,我们对项目的风险进行了评估。主要的风险点包括[列举主要风险]。为了降低这些风险,需要采取适当的措施进行风险管理。
**5. 建议和改进措施**
为了改进项目质量和用户体验,我们提出以下建议和改进措施:
- 进一步优化[功能/性能/界面等],以提升用户满意度。- 加强[安全性/稳定性/可靠性]方面的测试和优化,以减少潜在问题。- 定期进行性能测试,确保系统在高负载下仍然稳定运行。- 设立更严格的测试流程,确保新功能的添加不会影响现有功能的稳定性。- 加强团队内部的沟通和协作,以便更好地识别和解决问题。
---
以上为本次测试报告的概要内容。详细的测试结果和问题详情请参见附录。感谢各位的辛勤工作和支持,让我们一起不断提升项目质量和用户体验。
*致谢,*
*[测试负责人姓名]**[日期]*

以往在编写测试报告的时候,组织语言,调整格式也是比较费时费力的事情。在整理好每个版本的测试数据后,只需要将这些数据填入 ChatGPT 生成的报告模版,编写测试报告的时间可以大幅度减少。

总结

在这次实践中,我们使用了 ChatGPT 提示词的以下技巧:

  1. 写清楚需求:ChatGPT 提供报告模版,测试人员填入数据;约定好测试报告输出的格式(最好是格式化的)。
  2. 系统的测试变化:在交互的过程中,会发现 ChatGPT 无法一次满足需求,所以可以进一步纠正它的回复,直到满意为止。
  3. 将复杂的任务拆分为更简单的子任务:逐步拆解,并纠正 GPT 的回复,引导 GPT 给到更多的信息。
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 测试技术
ACL杰出论文奖:GPT-4V暴露致命缺陷?JHU等发布首个多模态ToM 测试集,全面提升大模型心智能力
【10月更文挑战第6天】约翰斯·霍普金斯大学等机构提出了一项荣获ACL杰出论文奖的研究,旨在解决大模型在心智理论(ToM)上的不足。他们发布了首个MMToM-QA多模态ToM测试集,并提出BIP-ALM方法,从多模态数据中提取统一表示,结合语言模型进行贝叶斯逆规划,显著提升了模型的ToM能力。这一成果为机器与人类自然交互提供了新思路,尽管仍面临一些局限性和技术挑战。论文详情见:https://arxiv.org/abs/2401.08743。
51 6
|
2月前
|
API
2024-05-14 最新!OpenAI 新模型 GPT-4 omni 简单测试,4o速度确实非常快!而且很便宜!
2024-05-14 最新!OpenAI 新模型 GPT-4 omni 简单测试,4o速度确实非常快!而且很便宜!
52 0
|
4月前
|
人工智能 API Python
Openai python调用gpt测试代码
这篇文章提供了使用OpenAI的Python库调用GPT-4模型进行聊天的测试代码示例,包括如何设置API密钥、发送消息并接收AI回复。
|
4月前
|
缓存 测试技术 C++
OpenAI GPT-4 Code Interpreter测试
本文分析了OpenAI GPT-4 Beta版本中的Code Interpreter功能,测试了其处理不同文件类型(如图表PNG、长文本PDF、短代码ipynb和长代码C++)的能力,并指出了在处理超出Token Limit内容时的局限性。
56 0
OpenAI GPT-4 Code Interpreter测试
|
5月前
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
这些VLM竟都是盲人?GPT-4o、Sonnet-3.5相继败于视力测试
【7月更文挑战第28天】新研究表明VLM在简单视觉任务上的局限性。论文《Vision language models are blind》指出, GPT-4o、Claude-3.5 Sonnet等顶级模型在如判断形状重叠或字母识别等基本任务上表现不佳。另一研究在CVPR'24上介绍了一个新框架, 利用TRUMANS数据集生成精细的人物动作, 包括手部运动, 显示出在复杂场景下的强大能力, 尽管仍面临一定的局限。[论文链接](https://arxiv.org/pdf/2407.06581) [TRUMANS](https://arxiv.org/pdf/2403.08629)
48 4
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
GPT-4通过图灵测试,胜率高达54%!UCSD新作:人类无法认出GPT-4
【5月更文挑战第27天】GPT-4在图灵测试中达到54%的胜率,使人类无法辨别其身份,展示出强大的人工智能模拟人类行为的能力。这项由UCSD进行的研究超越了ELIZA的22%,但未及人类67%的真实水平。尽管成果显著,图灵测试的局限性及AI伦理问题也随之浮现,引发关于技术控制与安全性的讨论。该进展预示着人工智能在客户服务等领域有广阔应用前景。[[arXiv:2405.08007](https://arxiv.org/pdf/2405.08007)]
83 1
|
6月前
|
测试技术
软件测试之【合理的利用GPT来辅助软件测试一】
软件测试之【合理的利用GPT来辅助软件测试一】
106 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
最快下月!地表最强语言模型GPT-4发布在即?CEO暗示:已通过图灵测试
最快下月!地表最强语言模型GPT-4发布在即?CEO暗示:已通过图灵测试
124 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
GPT-3 vs Bert vs GloVe vs Word2vec 文本嵌入技术的性能对比测试
本文将GPT3与三种传统文本嵌入技术GloVe、Word2vec(Mikolov ,2013 年)和 BERT生成的嵌入进行性能的简单对比。
653 0
GPT-3 vs Bert vs GloVe vs Word2vec 文本嵌入技术的性能对比测试
|
5月前
|
存储 SQL 数据库
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(四)(4)
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(四)
53 3

热门文章

最新文章

下一篇
DataWorks