编程
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
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
不同的测试目标，需要不同的提问模式。
关键指标：提示词必须包含以下要素
1. 角色定义：你是[领域]资深测试专家
2. 输出数量：生成[N]条测试用例（N = 需求数量 × 5）
3. 覆盖维度：必须覆盖以下维度
- 功能测试：[具体功能点]
- 异常测试：[异常场景类型]
- 边界测试：[边界条件类型]
- 并发测试：[并发场景]
- 安全测试：[安全风险点]
- 性能测试：[性能指标]
4. 输出格式：Markdown表格，包含需求ID和风险ID
5. 质量要求：每条用例必须可执行、可验证
适用场景：需要标准化、可对比的测试用例
请按以下框架输出测试用例：
1. 用例编号：TC-XXX
2. 用例标题：[动作] + [对象] + [条件]
3. 前置条件：[测试前需要满足的条件]
4. 测试步骤：[1. 2. 3. ...]
5. 预期结果：[具体可验证的预期]
6. 优先级：P0/P1/P2/P3
7. 风险等级：高/中/低
输出格式：Markdown表格
测试范围：[功能描述]
测试深度：覆盖正常/异常/边界/安全
适用场景：需要从特定视角深入测试
你现在是一位[角色]，正在使用[功能]。
你的背景：
- 使用频率：[每天/每周/偶尔]
- 技术水平：[新手/普通/专家]
- 核心诉求：[你最关心什么]
- 常见操作：[你通常怎么用]
请从这个角色的视角，列出：
1. 你会怎么用这个功能？
2. 你会遇到什么问题？
3. 什么会让你不满意？
4. 你会怎么误用这个功能？
适用场景：复杂功能需要深度分析
请按以下步骤分析这个功能：
第1步：需求解构
- 列出所有显性需求
- 挖掘隐含假设
- 识别潜在矛盾
第2步：场景构建
- 主路径场景
- 分支路径场景
- 异常恢复场景
第3步：深度设计
- 边界条件分析
- 组合测试策略
- 状态转换覆盖
第4步：风险评估
- 高风险区域
- 建议测试深度
功能描述：[具体描述]
适用场景：AI输出后需要查漏补缺
以上是你生成的测试用例。现在请：
1. 假设挖掘
- 你在输出中做了哪些假设？
- 这些假设合理吗？
- 如果假设不成立会怎样？
2. 盲区检查
- 哪些场景你可能遗漏了？
- 哪些边界你没有覆盖？
- 并发、时序、资源竞争考虑了吗？
3. 改进建议
- 最需要补充的3个场景是什么？
- 从哪个方向迭代最有效？
适用场景：需要全面覆盖不同角度
请从以下三个视角分别分析这个功能：
【用户视角】
- 核心诉求：
- 操作路径：
- 痛点预测：
【开发视角】
- 技术实现风险：
- 边界条件：
- 异常处理：
【运维视角】
- 监控需求：
- 故障场景：
- 恢复方案：
功能描述：[具体描述]
适用场景：挑战AI的输出，逼出深层思考
我对你的输出有以下质疑：
1. [具体质疑点1]：你考虑过[特定场景]吗？
2. [具体质疑点2]：如果[极端情况]发生会怎样？
3. [具体质疑点3]：这个假设[具体假设]成立吗？
请针对每个质疑：
- 承认或反驳
- 补充你的分析
- 如果确实遗漏，补充测试场景
| 测试目标 | 推荐模式 | 优势 | 局限 | 复杂度 |
|---|---|---|---|---|
| 快速生成用例 | 结构化输出 | 标准化、高效、易对比 | 深度不足、缺乏个性 | ★★ |
| 深入理解用户 | 角色扮演 | 贴近真实场景、发现UX问题 | 依赖角色设定准确性 | ★★★ |
| 复杂功能分析 | 分步引导 | 系统化、不遗漏深度 | 耗时长、需要迭代 | ★★★★ |
| 质量评审 | 反向质疑 | 查漏补缺、打破盲区 | 需要已有输出为基础 | ★★★ |
| 全面覆盖 | 多视角 | 多维度、无死角 | 输出量大、需筛选 | ★★★★ |
| 挑战假设 | 对抗 | 逼出深层思考、验证假设 | 需要专业对抗经验 | ★★★★★ |
多个模式串联使用效果更佳：
| 组合 | 流程 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 结构化输出 → 反向质疑 | 先生成 → 再查漏 | 日常快速迭代 |
| 分步引导 → 多视角 | 深度分析 → 多维度覆盖 | 复杂功能完整测试 |
| 角色扮演 → 对抗 | 模拟用户 → 挑战假设 | 用户体验全面验证 |
| 结构化输出 → 反向质疑 → 对抗 | 生成 → 评审 → 深度挑战 | 高安全/高风险场景 |
用户说："帮我生成登录模块的测试用例"
普通问法（效果差）：
帮我生成登录模块的测试用例
优化问法（使用结构化输出模式）：
请按以下框架输出登录模块的测试用例：
- 用例编号：TC-XXX
- 用例标题：[动作] + [对象] + [条件]
- 前置条件
- 测试步骤
- 预期结果
- 优先级：P0/P1/P2/P3
- 风险等级：高/中/低
输出格式：Markdown表格
测试范围：用户登录功能（用户名+密码） 测试深度：覆盖正常/异常/边界/安全/并发
选择提示词策略后检查：
将前面所有分析步骤（需求解构、场景树、边界清单、风险评估等）打包成一个结构化的AI上下文包，确保AI在生成测试用例时拥有完整的业务上下文、功能上下文和技术上下文。当已经完成了需求分析、场景构建和深度设计，即将进入提示词生成阶段时，必须经过此步骤。上下文包的完整度直接决定了AI生成用例的质量——输入垃圾，输出也是垃圾。当上游分析缺失时，本技能会读取用户上传的需求文件或fetch用户提供的URL以补充上下文，并对原始描述做结构化解析后并入上下文包，但不会替代上游分析步骤——缺失项仍需标注并建议回退补充。 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
对AI生成的测试用例进行八维评审（完整性、正确性、可执行性、风险覆盖、规范性、一致性、追溯性、冗余度），是AI生成用例后的第一个质量门禁。当AI刚刚生成了一大批测试用例、你需要确保这些用例真的有价值而不是"看起来不错"时，应当使用此技能。不要假设AI输出的都是对的——AI经常生成语义正确但实际操作不了的用例。每个维度评分低于7分的必须标注问题并使用MISSING/WRONG/VAGUE等规范格式标记。无上游场景树/风险清单时降级为六维评审（跳过追溯性、简化完整性）。 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
当 AI 生成的测试用例已经过输出评审和盲区补盲、准备终审上线时使用此技能。由资深测试对 AI 输出的用例做人工抽样校验，从业务有效性、场景完整性、可执行性三个维度做最后把关。⚠️ 如果发现系统性问题（比如遗漏了某个关键模块），需要回退修正并记录到 Prompt 优化反馈库。专家评审不是走形式——发现的问题必须闭环。 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