传统的手工编写测试用例方式效率低下且容易遗漏边界场景。借助Dify平台，即使没有深厚的编程背景，你也可以快速构建一个能自动生成测试用例的AI助手，显著提升测试效率。本文将手把手教你如何在5分钟内搭建第一个AI测试用例生成器。
🚀 第一步：准备环境，获取AI“大脑”
获取大模型API密钥
智能体需要大语言模型来驱动。推荐使用DeepSeek或OpenAI等服务。
• DeepSeek：访问DeepSeek平台，申请API密钥，其支持128K上下文。
• OpenAI：访问OpenAI平台，注册账号并在API密钥页面创建新的密钥。
💡 提示：将获取的API密钥妥善保存，后续步骤需要用到。快速部署Dify
Dify提供了多种部署方式。对于想快速体验的开发者，使用其云服务（Dify Cloud）注册账号是零设置最快的方式。如果你想在本地部署，使用Docker是最佳选择。
打开终端，执行以下命令，一分钟左右即可完成部署：创建项目目录并进入
mkdir dify-test-generator && cd dify-test-generator
通过curl获取Dify的docker-compose.yml配置文件并启动服务
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/langgenius/dify/main/docker/docker-compose.yml
docker-compose up -d
部署成功后，访问 http://localhost 即可看到Dify管理界面。
⚙️ 第二步：配置Dify，连接AI模型
- 添加模型供应商
• 在Dify控制台，进入 设置 → 模型供应商 。
• 点击 添加模型供应商，选择 OpenAI 或通过 自定义模型 接入DeepSeek等其他模型。
• 填入从步骤1中获取的API密钥。 - 创建测试用例生成器应用
• 回到Dify首页，点击 创建应用。
• 应用类型选择 Agent（智能助手），因为我们的测试用例生成器需要一定的自主规划能力。输入一个清晰的应用名称，例如“测试用例生成小助手”。
🛠️ 第三步：定义智能体角色与能力 - 编排提示词 - 赋予智能体“灵魂”
提示词是智能体理解并执行任务的关键。在应用的提示词区域，输入以下内容，定义AI的角色和行为规范：角色
你是一名专业的软件测试工程师，专门根据需求描述，快速生成高质量、结构化的测试用例。
技能
- 熟练掌握等价类划分、边界值分析等测试用例设计方法。
- 能精准识别功能的正常流程、异常流程和边界场景。
- 输出的测试用例格式规范，步骤清晰，预期结果明确。
工作流程
- 分析用户输入的功能点描述。
- 针对该功能点，设计覆盖多种场景的测试用例，至少包括：
- 正常流程测试用例
- 异常流程测试用例（如错误输入、异常操作）
- 边界值测试用例（如输入极限值）
输出格式
请严格按照以下JSON格式输出测试用例，确保后续工具能够正确解析：
```json
{
"feature": "功能点描述",
"test_cases": [
{
"name": "测试用例名称",
"scene": "测试场景",
"steps": "测试步骤",
"expectation": "预期结果"
}
]
}
- （可选）添加代码工具 - 扩展智能体“技能”
为了增强智能体的能力，我们可以为其添加一个简单的代码工具，用于生成基础的测试用例模板。
• 在Dify应用编辑界面，找到并点击 工具
选项。
• 添加一个 Python代码执行 工具。
• 你可以嵌入一段简单的代码函数，例如一个返回基础测试用例模板的函数，作为智能体可调用的工具之一。
🎯 第四步：测试与优化你的生成器
完成基本配置后，点击右上角的 调试与预览 。在右侧的对话框中，输入一个具体的功能点进行测试，例如：
“为用户登录功能生成测试用例。”
观察智能体的响应，检查生成的测试用例是否符合JSON格式，是否覆盖了正常、异常和边界场景。如果效果不理想，可以回到提示词页面，根据测试结果进一步优化和调整提示词，这是迭代优化的关键。
📤 第五步：发布与应用
对智能体的表现满意后，即可点击 发布 按钮使其生效。发布后，你可以：
• 获取API接口：在Dify应用中找到API信息，将其集成到你的测试管理系统或CI/CD流水线中。
• 分享链接：直接通过Dify提供的预览链接，分享给团队成员使用。
💡 进阶技巧与实用贴士
• 集成知识库：对于复杂业务，你可以在Dify中创建知识库，上传产品文档、接口说明等资料，让AI基于更准确的业务上下文生成测试用例。
• 设计工作流：对于更复杂的测试场景（如接口测试），可以利用Dify的可视化工作流编排功能，设计“输入接口信息 → 调用模型 → 输出测试用例”的标准化流程。
• 注意模型限制：由于大模型存在输出token限制，在集成到自有平台时，可让用户选择期望生成的测试用例数量，避免生成不完整的内容。
🏆 总结
通过以上简单的五步，你已经成功搭建了一个专属的AI测试用例生成器。这个组合的核心价值在于：
• 高效率：分钟级搭建，快速生成用例，显著减少重复劳动。
• 高覆盖：智能识别边界场景，提升测试覆盖率。
• 易用性：可视化操作，无需深厚算法背景。
现在就开始你的AI赋能测试之旅，体验智能化开发测试流程带来的效率变革吧！
