Cursor 生成测试用例实战：一个 Skill，10 分钟产出可评审测试用例

在前面，我们分享过什么是Agent Skills？

简单来说，Skills就是给 AI 准备的技能包，让 AI 快速学习使用各种专业技能，而不用每次都重复输入提示词、编写脚本等等。

Agent Skills 的本质是一组 结构化的指令和资源，用于教会 AI 完成特定任务，让AI按照标准规则干活，是一套可复用的规则。
你可以把它理解为 AI 的“操作手册":

• SKILL.md (必需)：技能说明书，告诉 AI 这个技能是做什么的、什么时候触发、怎么使用
  
• scripts (可选)：可执行的脚本文件，Al 可以直接运行
  
• references（可选)：参考资料，给 Al 提供专业知识和分析框架
  

那Skills到底能用来做些什么呢？我只想说，在计算机的世界里，万物皆可Skills化！
就拿测试领域来说，我们完全可以将那些资深测试专家的经验、流程、模板等固化下来，把它们变成一个个Skills。
1. 创建测试用例生成Skill

接下来，我们就挑测试领域其中一个小场景：需求文档自动生成测试用例为例，简单来讲一下（更详细、全面的AI测试保姆级教程，可在「狂师. AI进化社」中进行系统性学习。
我们先选用一个AI编程工具，比如Cursor。
打开Cursor设置菜单->选择Rules、Skills、Subagents标签页->点击新建Skill，在弹出来的New Chat对话中，输入要求：

1. 根据需求文档，用生成测试用例，需要覆盖正向、逆向、异常、并发场景。

复制代码

将上述创建skills提示词发送给Cursor，AI会先帮我们创建一个技能草稿，并将内容写到SKILL.md中

且需要和我们确认两个小问题：

• 你希望输出主要是 Markdown 用例描述，还是也要 JSON？
  
• 你们的“需求编号/字段”是否有固定格式（例如 REQ-1、模块-条款号），以及并发用例是否需要标注具体一致性语义（如幂等、乐观锁版本冲突、最终一致窗口）？
  

纳尼？
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