根据不同的测试目标和上下文,选择最佳的提示词模式来驱动AI生成高质量的测试用例。当AI输出的测试用例质量不够好、太泛泛、或者深度不够时,问题往往不在AI而在提示词。此技能提供结构化提示词模板,注入前面步骤产出的分析结果,输出包含角色定义、输出格式规范和约束条件的优化提示词。⚠️ 作为工作流的必过步骤,不得跳过。 本技能属于 QA Test Skills 技能集(49 个技能之一),完整工作流体验需安装全套:npx skills add Kokxi/qa-test-skills
Coding
测试提问框架
Try it当需求文档信息不够、不知道接下来该问产品什么、或者需要从开发那边获取更多技术细节时使用此技能。很多人测不好不是因为不会设计用例,而是因为一开始就没问对问题。提供需求调研、边界确认、规则挖掘、技术细节追问等不同场景的结构化提问模板,确保在测试设计前获取到足够上下文。每一个问题都标注了问谁、怎么问、什么时候问。 本技能属于 QA Test Skills 技能集(49 个技能之一),完整工作流体验需安装全套:npx skills add Kokxi/qa-test-skills
What it does
当需求文档信息不够、不知道接下来该问产品什么、或者需要从开发那边获取更多技术细节时使用此技能。很多人测不好不是因为不会设计用例,而是因为一开始就没问对问题。提供需求调研、边界确认、规则挖掘、技术细节追问等不同场景的结构化提问模板,确保在测试设计前获取到足够上下文。每一个问题都标注了问谁、怎么问、什么时候问。 本技能属于 QA Test Skills 技能集(49 个技能之一),完整工作流体验需安装全套:npx skills add Kokxi/qa-test-skills
The skill document
⚠️ 安全警告:本技能的示例可能涉及订单号、支付金额、截图、身份证、手机号等敏感数据。 实际使用时请勿粘贴真实生产数据、客户信息或财务凭证;测试前应脱敏/掩码处理。 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。
提问框架
核心原则
专家不是"知道答案",而是"知道该问什么"。
四大提问场景
场景1:拿到需求时的提问链
目标:从模糊需求中挖掘完整信息
第一层:业务目标
├─ 这个功能要解决什么问题?
├─ 目标用户是谁?有几个角色?
├─ 核心价值是什么?用户能得到什么?
└─ 成功标准是什么?怎么衡量做成了?
第二层:功能边界
├─ 功能包含什么?不包含什么?
├─ 核心流程是什么?有几条路径?
├─ 输入是什么?输出是什么?
└─ 约束条件有哪些?限制是什么?
第三层:业务规则
├─ 有哪些业务规则?规则间有什么关系?
├─ 异常情况怎么处理?有降级方案吗?
├─ 状态怎么流转?状态变更条件是什么?
└─ 数据怎么存储?有数据迁移需求吗?
第四层:非功能需求
├─ 性能要求是什么?响应时间、并发量?
├─ 安全要求是什么?权限、数据保护?
├─ 兼容性要求是什么?浏览器、设备、系统?
└─ 可用性要求是什么?容错、恢复?
示例提问:
"这个登录功能要解决什么问题?只是验证身份,还是有其他目的?"
"除了用户名密码登录,还有其他登录方式吗?"
"登录失败后怎么处理?有锁定机制吗?"
"登录状态保持多久?需要记住我功能吗?"
场景2:评审用例时的提问链
目标:识别测试用例的不足
第一层:完整性检查
├─ 主路径场景都覆盖了吗?
├─ 分支路径都考虑了吗?
├─ 异常场景都设计了吗?
└─ 边界条件都分析了吗?
第二层:深度检查
├─ 边界分析够深吗?有隐含边界吗?
├─ 并发场景考虑了吗?
├─ 时序依赖分析了吗?
└─ 资源竞争测试了吗?
第三层:风险检查
├─ 高风险区域深挖了吗?
├─ 资金相关场景重点测了吗?
├─ 安全相关场景覆盖了吗?
└─ 数据一致性验证了吗?
第四层:可执行性检查
├─ 测试数据能构造吗?
├─ 测试环境能搭建吗?
├─ 测试步骤能执行吗?
└─ 预期结果能验证吗?
示例提问:
"这个用例的前置条件能实现吗?数据从哪来?"
"这个预期结果怎么验证?有具体指标吗?"
"这个场景考虑过并发情况吗?"
"这个边界真的够深吗?还有其他边界吗?"
场景3:报Bug前的提问链
目标:确保Bug报告完整有效
第一层:现象确认
├─ Bug的具体表现是什么?
├─ 在什么条件下出现?
├─ 复现步骤是什么?
└─ 出现频率是多少?
第二层:环境信息
├─ 在什么环境下出现?
├─ 使用什么浏览器/设备?
├─ 网络环境是什么?
└─ 数据状态是什么?
第三层:影响评估
├─ 影响范围有多大?
├─ 影响哪些用户?
├─ 有 workaround 吗?
└─ 优先级是什么?
第四层:根因推测
├─ 可能的原因是什么?
├─ 相关日志/截图有吗?
├─ 之前出现过类似问题吗?
└─ 哪个模块/接口可能有问题?
示例提问:
"能详细描述一下Bug现象吗?"
"在什么条件下会出现这个问题?"
"能提供复现步骤吗?从头开始操作一遍"
"这个问题影响多大?有用户受影响吗?"
场景4:复盘时的提问链
目标:从问题中提取改进点
第一层:事实还原
├─ 发生了什么问题?
├─ 什么时候发现的?
├─ 影响范围多大?
└─ 处理过程是怎样的?
第二层:根因分析
├─ 直接原因是什么?
├─ 根本原因是什么?
├─ 为什么没提前发现?
└─ 流程哪里出了问题?
第三层:改进措施
├─ 怎么防止再次发生?
├─ 流程需要怎么优化?
├─ 工具需要怎么改进?
└─ 知识需要怎么沉淀?
第四层:资产沉淀
├─ 这次学到了什么?
├─ 哪些经验可以复用?
├─ checklist需要更新吗?
└─ 培训材料需要补充吗?
示例提问:
"这次问题的根本原因是什么?不是表面原因"
"为什么测试没发现这个问题?是覆盖不足还是方法问题?"
"下次怎么防止类似问题?具体措施是什么?"
"这次的经验怎么沉淀?checklist需要更新吗?"
提问技巧
5W1H 质疑法
What:这是什么?做什么用的?
Why:为什么要做?为什么这样做?
Who:谁在用?谁负责?
When:什么时候用?什么时候上线?
Where:在哪里用?数据从哪来?
How:怎么用?怎么实现?
"如果不" 逆向思维
如果用户不按预期操作会怎样?
如果网络异常会怎样?
如果数据为空会怎样?
如果并发访问会怎样?
如果依赖服务挂了会怎样?
"那又怎样" 追问法
发现一个问题 → 那又怎样?影响什么?
影响一个功能 → 那又怎样?还影响什么?
影响一个用户 → 那又怎样?还影响谁?
提问场景速查
需求澄清场景
| 用户说 | 该问什么 | 目的 |
|---|---|---|
| "加个搜索功能" | 搜索范围?搜索结果包含哪些字段?支持模糊搜索吗? | 明确实现边界 |
| "优化一下性能" | 优化到什么标准?响应时间目标?并发量目标? | 定义量化目标 |
| "做个报表功能" | 报表维度?数据源?更新频率?导出格式? | 锁定功能范围 |
| "增加权限控制" | 有多少角色?怎么分配?谁管理? | 确认权限模型 |
| "对接第三方" | 对方接口文档?鉴权方式?数据格式? | 明确集成方案 |
用例评审场景
| 发现问题 | 追问 | 检查方向 |
|---|---|---|
| 用例全是P0 | 怎么定义的优先级?按什么标准分类? | 优先级合理性 |
| 缺少异常用例 | 这个功能可能出什么异常?最坏情况是什么? | 异常覆盖 |
| 预期结果模糊 | "应该正常"和"应该成功"具体指什么表现? | 结果可验证性 |
| 前置条件不写 | 这个用例依赖什么数据?数据从哪来? | 条件完备性 |
Bug报告场景
| 开发者会问 | 报告前自检 | 对应提问链 |
|---|---|---|
| "怎么复现?" | 复现步骤清晰吗?从哪一步开始? | 现象确认层 |
| "什么环境?" | 浏览器/版本/网络/数据状态写了吗? | 环境信息层 |
| "影响多大?" | 影响到什么功能?多少用户? | 影响评估层 |
| "可能什么原因?" | 日志/截图有吗?相关模块排查了吗? | 根因推测层 |
应用场景
用户只说"帮我测登录功能"(信息不足) → 场景1提问链:业务目标是什么?→ 用户角色是什么?→ 登录方式有哪些?→ 约束条件是什么?
评审测试用例时发现遗漏 → 场景2提问链:这个场景的异常情况是什么?→ 边界条件是什么?→ 隐含假设是什么?
报Bug前自检 → 场景3提问链:复现条件是什么?→ 预期结果是什么?→ 实际结果是什么?→ 有没有附件?
自检清单
提问完成后检查:
- 是否覆盖了业务目标?
- 是否明确了功能边界?
- 是否识别了业务规则?
- 是否考虑了非功能需求?
- 是否挖掘了隐含假设?
- 是否识别了潜在风险?
检查清单
- 信息缺口是否识别?
- 提问是否覆盖3类(需求/边界/技术)?
- 提问是否具体可答?
- 优先级是否标注?
- 回答后是否更新解构?
Related skills
将模糊的需求描述系统化拆分为输入、操作、状态、输出、规则五个可测试维度,同时挖掘显性需求之外的那些"没写出来但必须满足"的隐性需求和衍生需求。当用户的需求描述只有一两句话、或者看起来功能很简单但你可能遗漏了什么的时候,一定要用此技能做深度解构。适用于任何测试任务的第二步骤——无论需求文档有多详细,解构之后总能发现盲区。 本技能属于 QA Test Skills 技能集(49 个技能之一),完整工作流体验需安装全套:npx skills add Kokxi/qa-test-skills
当需要测试 AI Agent(智能体、聊天机器人、AI 助手)时使用此技能。Agent 测试和传统功能测试完全不同——你要测的不是"点按钮看结果",而是它的推理链路、工具调用时机、幻觉率、Prompt 注入防护、角色边界保持和记忆一致性。如果 Agent 能乱调用工具或泄漏系统 Prompt,那就是安全事件。⚠️ Agent 测试必须包含功能安全可控可靠九维覆盖,缺一不可。 本技能属于 QA Test Skills 技能集(49 个技能之一),完整工作流体验需安装全套:npx skills add Kokxi/qa-test-skills
当需要测试 RESTful/GraphQL/gRPC/WebSocket 等 API 时使用此技能。覆盖接口的功能验证、参数组合、鉴权绕过、超时重试、幂等性、接口契约和向后兼容性。不要只测 HTTP 状态码——真正的接口 Bug 往往在数据结构不一致、字段类型不匹配、空值处理和并发调用上。输出接口测试矩阵、契约断言清单和工具选型建议。 本技能属于 QA Test Skills 技能集(49 个技能之一),完整工作流体验需安装全套:npx skills add Kokxi/qa-test-skills
从需求文档自动生成结构化测试用例,覆盖功能测试、边界分析、组合测试和回归测试全流程。自动串联48个专家级子技能,按12步工作流编排执行。适用于:上传需求文档(PRD/Word/PDF/URL)需要完整测试用例时、不知道如何设计测试场景或担心遗漏边界条件时、需要AI评审测试输出并补充测试盲区时。每个步骤都有独立技能支撑,输出格式统一、需求可追溯、覆盖率可量化。
当所有分析(需求解构、场景树、边界清单、组合矩阵)都已完成,需要把分析结果转化为结构化的测试用例时使用此技能。专注用例结构规范、分类体系、覆盖策略和优先级编排。不要在分析还没做完时就跳到用例生成——没有充分的输入,用例一定是泛泛的。适用于将前面的分析产出物整合为 P0-P3 分级、可追溯的标准格式测试用例。 本技能属于 QA Test Skills 技能集(49 个技能之一),完整工作流体验需安装全套:npx skills add Kokxi/qa-test-skills