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

郜庄静 昨天 12:05
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
1.png

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
2.png

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)?
3.png


纳尼?
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