输出验证

⚠️ 安全警告：本技能的示例可能涉及对虚无功能的删除或标记建议。 实际使用时请勿直接删除测试用例或功能项，先确认其来源并备份原数据。 本技能仅在 workspace/ 输出评估文件，不持久化、不外传、不跨会话复用。

输出验证

核心原则

AI可能编造不存在的内容——必须验证每个输出的依据。

验证维度

维度1：事实核查

目标：验证AI输出是否基于真实信息，而非编造

检查点：
├─ 需求是否真实存在？
│   └─ 用例中的需求ID是否在需求解构表中？
├─ 风险是否合理推断？
│   └─ 风险ID是否基于实际风险分析？
├─ 边界是否可验证？
│   └─ 边界条件是否真实存在？
├─ 行业标准是否准确？
│   └─ 引用的行业知识是否正确？
└─ 历史缺陷是否真实？
    └─ 引用的历史缺陷是否有依据？

防幻觉检查：
├─ 检查是否有"凭空捏造"的内容
├─ 检查是否有"过度推断"的内容
├─ 检查是否有"错误引用"的内容
└─ 检查是否有"逻辑矛盾"的内容

维度2：一致性检查

目标：验证输出各部分是否一致

检查点：
├─ 需求ID与用例是否一一对应？
│   └─ 每条用例的需求ID是否在需求列表中？
├─ 风险ID与用例是否匹配？
│   └─ 风险等级是否与用例内容一致？
├─ 场景与边界是否对应？
│   └─ 边界是否覆盖了相关场景？
├─ 评审结果与实际输出是否一致？
│   └─ 评审指出的问题是否已修正？
└─ 不同技能输出是否矛盾？
    └─ 需求解构、场景树、边界分析是否一致？

一致性矩阵：
| 维度1 | 维度2 | 检查项 |
|-------|-------|--------|
| 需求 | 用例 | 需求ID是否匹配 |
| 风险 | 用例 | 风险ID是否匹配 |
| 场景 | 边界 | 边界是否覆盖场景 |
| 评审 | 输出 | 问题是否已修正 |

维度3：可执行性验证

目标：验证测试用例是否可实际执行

检查点：
├─ 测试步骤是否具体可操作？
│   └─ 步骤是否清晰到可以由任何人执行？
├─ 预期结果是否可验证？
│   └─ 预期结果是否客观可测量？
├─ 测试数据是否可构造？
│   └─ 需要的测试数据能否准备？
├─ 测试环境是否可搭建？
│   └─ 需要的环境能否搭建？
└─ 测试工具是否可用？
    └─ 需要的工具是否可获取？

可执行性评分：
- 10分：完全可执行，无任何障碍
- 7分：基本可执行，少量障碍可克服
- 4分：部分可执行，有明显障碍
- 1分：无法执行，需要重新设计

维度4：来源追溯

目标：标注每个输出的来源和依据

追溯内容：
├─ 需求来源：来自用户输入/需求文档
├─ 风险来源：来自风险分析/行业经验
├─ 边界来源：来自边界分析/最佳实践
├─ 用例来源：来自哪个技能生成
└─ 评审来源：来自哪个评审维度

追溯格式：
每条用例标注：
- 需求来源：REQ-XXX（来自需求解构）
- 风险来源：RISK-XXX（来自风险分析）
- 生成来源：qa-ai-prompt-strategy
- 评审状态：已评审/未评审

验证流程

步骤1：事实核查

执行内容：
1. 对比用例中的需求ID与需求解构表
2. 检查风险ID是否基于实际分析
3. 验证边界条件是否真实存在
4. 检查引用的行业知识是否准确

输出：
├─ 核查通过项：[列表]
├─ 核查失败项：[列表]
└─ 幻觉风险项：[列表]

步骤2：一致性检查

执行内容：
1. 验证需求ID与用例的对应关系
2. 验证风险ID与用例的匹配关系
3. 验证场景与边界的覆盖关系
4. 验证评审结果与实际输出的一致性

输出：
├─ 一致项：[列表]
├─ 不一致项：[列表]
└─ 矛盾项：[列表]

步骤3：可执行性验证

执行内容：
1. 检查测试步骤的具体性
2. 检查预期结果的可验证性
3. 检查测试数据的可构造性
4. 检查测试环境的可搭建性

输出：
├─ 可执行项：[列表]
├─ 部分可执行项：[列表]
└─ 不可执行项：[列表]

步骤4：生成验证报告

## 输出验证报告

### 验证摘要
- 验证日期：YYYY-MM-DD
- 用例总数：XX条
- 验证结果：通过/不通过

### 事实核查
| 检查项 | 结果 | 说明 |
|--------|------|------|
| 需求真实性 | 通过/失败 | [说明] |
| 风险合理性 | 通过/失败 | [说明] |
| 边界可验证性 | 通过/失败 | [说明] |
| 行业标准准确性 | 通过/失败 | [说明] |

### 一致性检查
| 检查项 | 结果 | 说明 |
|--------|------|------|
| 需求ID匹配 | 通过/失败 | [说明] |
| 风险ID匹配 | 通过/失败 | [说明] |
| 场景边界对应 | 通过/失败 | [说明] |
| 评审结果一致 | 通过/失败 | [说明] |

### 可执行性验证
| 用例编号 | 可执行性 | 问题 |
|---------|---------|------|
| TC_XXX_001 | 可执行 | - |
| TC_XXX_002 | 部分可执行 | [问题] |
| TC_XXX_003 | 不可执行 | [问题] |

### 问题清单
| 问题类型 | 用例编号 | 问题描述 | 严重程度 |
|---------|---------|---------|---------|
| 幻觉 | TC_XXX_001 | 需求ID不存在 | 高 |
| 不一致 | TC_XXX_002 | 风险等级与内容不符 | 中 |
| 不可执行 | TC_XXX_003 | 步骤过于模糊 | 中 |

### 验证结论
- 是否通过：是/否
- 主要问题：[描述]
- 建议：[建议]

验证策略速查表

不同输出类型的验证侧重点不同：

常见幻觉类型与处理

输出示例

用户说"帮我验证AI生成的登录测试用例" → 事实核查：验证所有需求ID、场景、预期结果是否基于真实需求文档 → 一致性检查：同一功能的不同用例之间描述是否一致 → 可执行性验证：每个用例的步骤是否清晰可执行 → 来源追溯：标注每个用例的信息来源（需求文档/分析结果/AI推断）

AI生成了一个不存在的功能模块的测试用例 → 事实核查命中：该模块ID在需求文档中不存在，标记为幻觉

检查清单

输出验证完成后检查：

• 事实核查是否完成？
• 一致性检查是否通过？
• 可执行性验证是否完成？
• 来源追溯是否标注？
• 问题清单是否列出？
• 验证报告是否完整？

输出验证 vs 输出评审