AI 自动化文档：QA 工程师指南

编写测试用例和清单等文档，对于 QA 工程师来说可能是一项繁琐且耗时的任务。虽然测试 API、分析 UI 行为和查找 bug 可能很有趣，但文档的重复性工作常常导致疲劳，并渴望更高效的解决方案。本文探讨了 AI 如何缓解这种痛苦。

第一步是为 AI 提供清晰的任务定义。这可以通过上传相关屏幕的截图或描述需要清单的功能来完成。提供额外上下文，例如屏幕的使用位置、可用控件以及预期行为，可以进一步增强 AI 的理解。然后，AI 将生成清单的初稿，通常涵盖基本检查，如按钮显示、点击响应和屏幕过渡。虽然此初始输出可能不完美，但它是一个有价值的起点。

这是迭代过程的开始。审查 AI 生成的清单，并提供反馈以解决任何不足之处。常见问题包括忘记“返回”和“关闭”按钮、未能区分标题和交互元素、忽略图标行为以及忽略非标准模式。提供具体反馈以指导 AI，通常会详细说明期望的结果。通过几次迭代，AI 会进行调整并生成更完善的输出，可供实际使用。

一旦清单内容令人满意，就会指示 AI 根据特定要求进行格式化。这可能涉及定义分解级别（部分和步骤）、为每个项目编号、应用特定的写作风格以及使用 ID、屏幕、预期结果、优先级和行为等字段来构建数据。为确保 AI 理解所需的格式，可以提供模板或带有要求的 PDF 作为参考。还可以提供正确和不正确格式的示例以进一步阐明期望。

下一步是添加 AI 可能不会自动包含的元数据和属性。这可能包括优先级（高/中/低）、行为类型（正面/负面）、组件（用于模块链接）以及需求链接。如果 AI 遗漏了任何这些属性，将提供明确的说明或示例来指导其行为。视觉辅助工具，例如演示所需输出的屏幕截图，也可能很有效。

一旦清单符合要求标准，就会将其导出为与测试管理系统兼容的格式。CSV 格式尤其方便，因为 AI 可以生成一个表格，其中每一行代表一个单独的检查，并且所有字段都按正确的顺序导入到 TestRail、Qase 或 Allure TestOps 等工具中。根据文档的目标，也可以使用 Markdown 或 JSON 等其他格式。

AI 的初始设置和训练可能需要大约 40 分钟。但是，一旦 AI 训练完成并且对话被保存，后续任务的完成速度可以提高 3-5 倍。维护执行迭代的会话至关重要，因为它是一个工作环境，AI 会记住已建立的风格、结构和要求。

重要的是要认识到，AI 很少能一次性获得完美的结果。每个步骤都需要一个阅读、更正、完善和与预期进行比较的周期。盲目信任 AI 是不可取的，因为它是一个有用的但不完美的工具。对什么是好的结果有扎实的理解对于发现错误至关重要。因此，AI 最适合那些已经具备手动编写文档技能的人。模板应适应特定任务，新项目可能需要进行调整。还应考虑法律风险，并在 NDA 下工作时对敏感信息进行匿名化处理。

如果编写文档感觉像一项艰巨的任务，可以尝试使用 AI。虽然需要一些初始设置，但它可以转化为一个真正有用的工具。对于那些已经在测试中利用 AI 的人来说，分享技巧和窍门可以加速行业从手动流程向更自动化、更高效的方法的转变。