精准高效测试计划,人工智能帮你制定

本文涉及的产品
性能测试 PTS,5000VUM额度
简介: 测试计划文档包括测试范围、方法、资源和进度,涉及测试项、特性、任务、执行者和风险控制。测试经理需制定文档大纲,细化测试任务,如用例编写、执行、资源分配及风险管理。2周测试周期内,5名测试人员将进行单元、集成、功能、性能和安全测试,以及缺陷验证和总结报告。在实际操作中,需注意人员匹配、任务平衡和沟通协调。由于ChatGPT输出的甘特图有误,需手动修正,最终完成测试计划的可视化表示。实践中,明确需求、拆分任务和校验输出是关键。

image.png

简介

测试计划是指描述了要进行的测试活动的范围、方法、资源和进度的文档。它主要包括测试项、被测特性、测试任务、谁执行任务和风险控制等。

所以在使用ChatGPT输出结果之前,我们需要先将文档的内容框架梳理好,以及将内容范围划定好,必要的时候,可以添加对应的角色。

实践演练

  • 提示词:如果我是一个测试经理,现在需要输出一个版本的测试计划。测试计划是指描述了要进行的测试活动的范围、方法、资源和进度的文档。它主要包括测试项、被测特性、测试任务、谁执行任务和风险控制等。
当您需要输出一个版本的测试计划时,以下是一个可以帮助您构建测试计划文档的一般步骤和内容大纲。请注意,具体的内容可能会因项目的性质、规模和要求而有所不同。
**测试计划文档大纲:**
1. **引言**   - 项目背景和目标   - 测试计划的目的和范围
2. **测试目标与范围**   - 被测试的软件版本/模块   - 测试的功能和特性   - 排除的功能和特性   - 测试阶段的划分(如单元测试、集成测试、系统测试等)
3. **测试方法与策略**   - 测试级别和类型(功能测试、性能测试、安全测试等)   - 测试策略和方法(手动测试、自动化测试)   - 测试环境和配置   - 测试数据的准备
4. **测试任务与安排**   - 测试用例的编写和执行   - 测试执行的时间表或里程碑   - 测试人员的分配和角色   - 测试任务的优先级和依赖关系
5. **资源和工具**   - 所需的硬件、软件和网络资源   - 测试工具和框架(如测试管理工具、缺陷跟踪工具等)   - 自动化测试工具和脚本
6. **风险管理**   - 识别测试过程中的潜在风险和问题   - 风险的概述、影响和可能性   - 风险缓解措施和应急计划
7. **进度与报告**   - 测试计划的时间线和进度   - 测试报告的频率和内容   - 缺陷报告和跟踪   - 里程碑和关键日期
8. **团队协作与沟通**   - 团队成员的角色和职责   - 沟通渠道和会议安排   - 决策和变更管理
9. **附录**   - 缩写词汇表   - 参考文档和链接
10. **批准与签署**    - 相关负责人的签名和日期
以上仅是一个测试计划文档的基本大纲,您可以根据您的具体项目需求和组织的标准进行适当的调整和扩展。在撰写过程中,确保文档清晰、详细,并与团队成员和利益相关者进行适当的沟通,以确保测试计划得到共识和支持。

由输出的信息可以看出,目前的测试计划不够细致,那么我们可以继续让GPT细化它要输出的内容。比如我们想要针对测试任务与安排做进一步的细化。

  • 提示词:这个版本测试的时长为2周。相关的测试人员有5名,请根据以上信息。对测试任务与安排部分进行细化。
当您的版本测试时长为2周,测试人员有5名时,以下是测试任务与安排部分的一个细化示例:
**测试任务与安排:**
1. **测试用例准备(第1天 - 第3天)**   - 测试经理:审查和确认测试计划,准备测试用例模板   - 测试人员1、2、3、4、5:熟悉测试计划,编写测试用例
2. **单元测试(第4天 - 第5天)**   - 测试人员1、2:执行单元测试,记录并报告发现的缺陷
3. **集成测试(第6天 - 第7天)**   - 测试人员1、2、3、4:执行集成测试,验证模块间的交互,记录并报告问题
4. **功能测试(第8天 - 第10天)**   - 测试人员1、2、3:执行功能测试,验证特性的功能性,编写测试报告   - 测试经理:审查功能测试报告,确认是否满足通过标准
5. **性能测试(第11天 - 第12天)**   - 测试人员4:执行性能测试,评估系统的性能和响应时间,生成性能测试报告
6. **安全测试(第13天 - 第14天)**   - 测试人员5:执行安全测试,识别潜在的安全漏洞和风险,生成安全测试报告
7. **缺陷修复验证(第14天)**   - 测试人员1、2、3、4、5:验证之前发现的缺陷是否得到修复,重新执行相关测试用例
8. **测试总结与报告(第14天)**   - 测试经理:整理各阶段的测试报告,总结测试过程和结果,为项目决策提供数据支持
这只是一个示例,实际的测试任务和安排可能因项目的特定需求而有所不同。在规划过程中,请确保任务分配合理,测试人员的技能与任务相匹配,并留出时间以处理未预料的问题和紧急情况。另外,及时的沟通和协调对于确保测试计划按时执行和取得成功是至关重要的。
  • 提示词:现在这个时间安排没有具体的人员安排,请根据人员与时间安排输出一份使用plantuml 绘制的甘特图。

在问出这个问题后,ChatGPT提供了一份语法有误的甘特图,那么我们可以进一步通过提示词纠正它的错误。

  • 提示词:你提供的甘特图有语法错误。

然而,笔者多次尝试,也发现ChatGPT可能是由于版本的原因,3.5这个版本还无法自行纠错。于是手动对甘特图进行了修改,生成的甘特图如下所示:

image.png

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:在给出提示词的时候,不要模棱两可,把所知道的所有背景都交代清楚。比如产品需求,还有项目背景。
  2. 将复杂的任务拆分为更简单的子任务:测试计划一开始只给到一个基础的大纲,需要进一步给GPT提示,让它拆分,细化任务,补充内容。
  3. 系统的测试变化:在输出甘特图的时候,存在语法错误,所以需要人为的进行检查,也存在一定几率,这个语法需要人为去进行调优。
相关实践学习
通过性能测试PTS对云服务器ECS进行规格选择与性能压测
本文为您介绍如何利用性能测试PTS对云服务器ECS进行规格选择与性能压测。
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
软件测试中的人工智能革命:现状与未来展望
【10月更文挑战第2天】 本文深入探讨了人工智能在软件测试领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展方向。通过分析AI技术如何提高测试效率、准确性和自动化水平,文章揭示了AI在改变传统软件测试模式中的关键作用。同时,指出了当前AI测试工具的局限性,并对未来AI与软件测试深度融合的前景进行了展望,强调了技术创新对于提升软件质量的重要性。
50 4
|
2月前
|
数据采集 人工智能 安全
软件测试中的人工智能应用与挑战
在这篇文章中,我们将深入探讨人工智能(AI)在软件测试中的应用及其所面临的挑战。通过分析当前的技术趋势和具体案例,揭示AI如何提高测试效率和准确性,并指出在实施过程中遇到的主要问题及可能的解决途径。
56 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
软件测试中的人工智能:改变游戏规则的革新
在这篇技术性文章中,我们将深入探讨人工智能(AI)如何彻底改变了软件测试领域。从自动化测试到智能缺陷检测,AI不仅提高了测试的效率和准确性,还为软件开发团队提供了前所未有的洞察力。通过具体案例,本文揭示了AI在软件测试中应用的现状、挑战及未来趋势,强调了技术创新在提升软件质量与开发效率中的关键作用。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
软件测试中的人工智能:提升效率与准确性的新途径
在当今快速发展的技术领域,人工智能(AI)正成为软件测试的重要工具。本文将探讨AI在软件测试中的应用,如何通过智能化手段提高测试的效率和准确性。从自动化测试到缺陷预测,我们将深入了解AI如何改变传统的软件测试方式,为软件开发流程带来革命性的变化。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
软件测试中的人工智能:现状与未来
【10月更文挑战第6天】 本文探讨了人工智能在软件测试中的应用,包括自动化测试、智能缺陷分析以及测试用例生成等方面。通过案例分析和未来趋势预测,文章展示了AI如何提高软件测试的效率和准确性,并指出了当前面临的挑战和未来的发展方向。
42 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
软件测试中的人工智能:现状与未来
本文探讨了软件测试领域中人工智能的当前应用和未来发展,分析了AI技术在提升测试效率、准确性和自动化方面的潜力。通过实例展示了AI如何帮助发现复杂缺陷,并展望了AI在软件测试中的进一步应用前景。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
软件测试中的人工智能革命
本文探讨了人工智能在软件测试中的应用及其带来的变革。通过分析AI如何提高测试效率、准确性,并减少人工干预,本文揭示了软件测试领域的未来趋势。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
软件测试中的人工智能革命:效率与准确性的双重提升
随着人工智能技术的不断进步,软件测试领域正经历着前所未有的变革。本文将探讨人工智能在软件测试中的应用及其对效率和准确性的提升。我们将分析传统软件测试的局限性,展示AI如何通过自动化测试、智能缺陷识别和预测性维护来克服这些挑战。此外,我们还将讨论AI在测试过程中面临的伦理和安全挑战,以及如何应对这些挑战。通过综合分析,本文旨在为读者提供一个关于软件测试中人工智能应用的全面视角,强调其在提高效率和准确性方面的巨大潜力。
57 5
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
软件测试中的人工智能革命:挑战与机遇
在本文中,我们将深入探讨人工智能(AI)如何改变软件测试领域的基本面貌。从自动化测试的崭新可能性到提高测试效率和准确性的先进方法,我们将全面分析AI带来的各种挑战和机遇。通过具体案例和实践指南,希望为读者提供清晰的理解和应用方向。
48 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
软件测试中的人工智能革命:提升测试效率与质量的新篇章
随着人工智能技术的不断成熟,其在软件测试领域的应用正逐渐改变传统测试方式。本文将探讨AI在软件测试中的应用现状、优势以及面临的挑战,并通过具体案例分析展示AI如何提高测试效率和质量。最后,我们将讨论未来AI在软件测试中的发展趋势及其对人类测试工程师角色的影响。
172 4