Dify入门实战：5分钟搭建你的第一个AI测试用例生成器传统的手工编写测试用例方式效率低下且容易遗漏边界场景。借助Dif

传统的手工编写测试用例方式效率低下且容易遗漏边界场景。借助Dify平台，即使没有深厚的编程背景，你也可以快速构建一个能自动生成测试用例的AI助手，显著提升测试效率。本文将手把手教你如何在5分钟内搭建第一个AI测试用例生成器。

第一步：准备环境，获取AI“大脑”

获取大模型API密钥
智能体需要大语言模型来驱动。推荐使用DeepSeek或OpenAI等服务。

DeepSeek：访问DeepSeek平台，申请API密钥，其支持128K上下文。
OpenAI：访问OpenAI平台，注册账号并在API密钥页面创建新的密钥。

提示：将获取的API密钥妥善保存，后续步骤需要用到。

快速部署Dify
Dify提供了多种部署方式。对于想快速体验的开发者，使用其云服务（Dify Cloud）注册账号是零设置最快的方式。如果你想在本地部署，使用Docker是最佳选择。
打开终端，执行以下命令，一分钟左右即可完成部署：

# 创建项目目录并进入
mkdir dify-test-generator && cd dify-test-generator
# 通过curl获取Dify的docker-compose.yml配置文件并启动服务
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/langgenius/dify/main/docker/docker-compose.yml
docker-compose up -d

部署成功后，访问 http://localhost 即可看到Dify管理界面。

第二步：配置Dify，连接AI模型

添加模型供应商

在Dify控制台，进入 设置 → 模型供应商 。
点击 添加模型供应商，选择 OpenAI 或通过 自定义模型 接入DeepSeek等其他模型。
填入从步骤1中获取的API密钥。

创建测试用例生成器应用

回到Dify首页，点击 创建应用。
应用类型选择 Agent（智能助手） ，因为我们的测试用例生成器需要一定的自主规划能力。输入一个清晰的应用名称，例如“测试用例生成小助手”。

第三步：定义智能体角色与能力

编排提示词 - 赋予智能体“灵魂”
提示词是智能体理解并执行任务的关键。在应用的提示词区域，输入以下内容，定义AI的角色和行为规范：

# 角色
你是一名专业的软件测试工程师，专门根据需求描述，快速生成高质量、结构化的测试用例。

# 技能
- 熟练掌握等价类划分、边界值分析等测试用例设计方法。
- 能精准识别功能的正常流程、异常流程和边界场景。
- 输出的测试用例格式规范，步骤清晰，预期结果明确。

# 工作流程
1.  分析用户输入的功能点描述。
2.  针对该功能点，设计覆盖多种场景的测试用例，至少包括：
    - 正常流程测试用例
    - 异常流程测试用例（如错误输入、异常操作）
    - 边界值测试用例（如输入极限值）

# 输出格式
请严格按照以下JSON格式输出测试用例，确保后续工具能够正确解析：
```json
{
  "feature": "功能点描述",
  "test_cases": [
    {
      "name": "测试用例名称",
      "scene": "测试场景",
      "steps": "测试步骤",
      "expectation": "预期结果"
    }
  ]
}

（可选）添加代码工具 - 扩展智能体“技能”
为了增强智能体的能力，我们可以为其添加一个简单的代码工具，用于生成基础的测试用例模板。

在Dify应用编辑界面，找到并点击 工具

选项

添加一个 Python代码执行 工具。
你可以嵌入一段简单的代码函数，例如一个返回基础测试用例模板的函数，作为智能体可调用的工具之一。

第四步：测试与优化你的生成器

完成基本配置后，点击右上角的 调试与预览 。在右侧的对话框中，输入一个具体的功能点进行测试，例如：

“为用户登录功能生成测试用例。”

观察智能体的响应，检查生成的测试用例是否符合JSON格式，是否覆盖了正常、异常和边界场景。如果效果不理想，可以回到提示词页面，根据测试结果进一步优化和调整提示词，这是迭代优化的关键。

第五步：发布与应用

对智能体的表现满意后，即可点击 发布 按钮使其生效。发布后，你可以：

获取API接口：在Dify应用中找到API信息，将其集成到你的测试管理系统或CI/CD流水线中。
分享链接：直接通过Dify提供的预览链接，分享给团队成员使用。

进阶技巧与实用贴士

集成知识库：对于复杂业务，你可以在Dify中创建知识库，上传产品文档、接口说明等资料，让AI基于更准确的业务上下文生成测试用例。
设计工作流：对于更复杂的测试场景（如接口测试），可以利用Dify的可视化工作流编排功能，设计“输入接口信息 → 调用模型 → 输出测试用例”的标准化流程。
注意模型限制：由于大模型存在输出token限制，在集成到自有平台时，可让用户选择期望生成的测试用例数量，避免生成不完整的内容。

总结

通过以上简单的五步，你已经成功搭建了一个专属的AI测试用例生成器。这个组合的核心价值在于：

高效率：分钟级搭建，快速生成用例，显著减少重复劳动。
高覆盖：智能识别边界场景，提升测试覆盖率。
易用性：可视化操作，无需深厚算法背景。

现在就开始你的AI赋能测试之旅，体验智能化开发测试流程带来的效率变革吧！

Dify入门实战：5分钟搭建你的第一个AI测试用例生成器