背景：探索coze中Agent是否能帮助测试人员在编写测试用例提效；
场景：搭建一个能根据用户上传的需求文档，分别生成xmind思维导图或者是excel文档。
扩展点：当业务逻辑复杂时且需要一定的业务知识时，可以加入知识库，以及Skills或者prompt。
不足点：Agent生成的测试用例还不够稳定，精细颗粒度不够，需要调整优化Skills。
具体流程梳理：
1，新增Agent，新增工作流； 2，添加工作流各个节点； 1）开始节点，选择输入类型为文件属性 2）添加代码块，判断文件格式 3）添加选择器，判断输入文件属性，选择不同的分支流 4）添加文件读取插件 5）添加大模型，分析读取的文件需求内容，梳理出对应测试点 6）添加大模型，依托测试点，生成测试用例 7）添加文件生成器，按不同分支生成对应不同的文件 8）结束节点 3，验证生成文件的测试用例 4，在Agent配置中加入工作流，发布Agent，便可以对话中实现上传需 求文档生成对应测试用例。
总体流程图：
背景：探索coze中Agent是否能帮助测试人员在编写测试用例提效；
场景：搭建一个能根据用户上传的需求文档，分别生成xmind思维导图或者是excel文档。
扩展点：当业务逻辑复杂时且需要一定的业务知识时，可以加入知识库，以及Skills或者prompt。
不足点：Agent生成的测试用例还不够稳定，精细颗粒度不够，需要调整优化Skills。
具体流程梳理：
1，新增Agent，新增工作流； 2，添加工作流各个节点； 1）开始节点，选择输入类型为文件属性 2）添加代码块，判断文件格式 3）添加选择器，判断输入文件属性，选择不同的分支流 4）添加文件读取插件 5）添加大模型，分析读取的文件需求内容，梳理出对应测试点 6）添加大模型，依托测试点，生成测试用例 7）添加文件生成器，按不同分支生成对应不同的文件 8）结束节点 3，验证生成文件的测试用例 4，在Agent配置中加入工作流，发布Agent，便可以对话中实现上传需 求文档生成对应测试用例。
总体流程图：
具体操作节点
1、新建工作流
1）打开coze地址： code.coze.cn/w/752571959…
2）弹窗中填写如下：
2、添加工作流各节点
1）开始节点
点击开始，右侧出现如下，变量类型选择file-doc
2）添加文件格式读取代码
选择添加节点：
- 参考代码如下：
- import re
from urllib.parse import urlparse, parse_qs, unquote
def find_url_in_data(data):
"""从任意数据结构中递归查找可能的 URL 字符串"""
if isinstance(data, str):
if data.startswith(('http://', 'https://')):
return data
return None
elif isinstance(data, dict):
for key in ['input', 'url', 'file_url', 'text', 'content', 'value']:
if key in data and isinstance(data[key], str) and data[key].startswith('http'):
return data[key]
# 递归子项
for v in data.values():
url = find_url_in_data(v)
if url:
return url
elif isinstance(data, list):
for item in data:
url = find_url_in_data(item)
if url:
return url
return None
def extract_extension_smart(url):
if not url:
return 'unknown'
parsed = urlparse(url)
query = parse_qs(parsed.query)
# 优先从 x-wf-file_name 提取（解码！）
wf_names = query.get('x-wf-file_name')
if wf_names and wf_names[0]:
decoded = unquote(wf_names[0])
ext = extract_ext_from_name(decoded)
if ext != 'unknown':
return ext
# 否则从路径提取
return extract_ext_from_name(parsed.path)
def extract_ext_from_name(name):
if not isinstance(name, str):
return 'unknown'
# 匹配 .xxx 后面是非字母或结尾，且长度 2-5
matches = re.findall(r'\.([a-zA-Z]{2,5})(?:$|[^a-zA-Z])', name)
return matches[-1].lower() if matches else 'unknown'
async def main(event):
# === 调试信息（上线后可删除）===
print(">>> Received event:", repr(event))
print(">>> Type:", type(event))
# ============================
url = find_url_in_data(event)
print(">>> Extracted URL:", repr(url))
ext = extract_extension_smart(url)
supported = ext in {'pdf', 'doc', 'docx', 'txt', 'xlsx', 'csv', 'jpg', 'jpeg', 'png', 'gif'}
dot_ext = f'.{ext}' if ext != 'unknown' else ''
result = {
'file_name': url or '',
'extension': ext,
'extension_with_dot': dot_ext,
'is_supported': supported
}
print(">>> Final result:", result)
return result
2）添加选择器节点
3）添加读取文档插件
4）添加大模型1，按业务情况选择适合的大模型，注意大模型生成的数据存在截断风险，可以优先选择官方大模型，可以开启续写功能。
大模型-系统提示词 系统提示词主要包括角色、任务、关键细节、输出格式要求可加示例、防幻指令即严格的限制范围 5段内容，如下：
# 角色
你是一位软件测试专家，在软件测试领域有着深厚的专业积累。擅长从复杂的原始软件需求文档中{{input_content}}精准提炼核心测试点，并依据这些测试点设计全面、有效的测试用例。
## 任务
### 1:需求深度剖析
1.深入钻研软件原始需求，凭借敏锐的洞察力挖掘其中隐藏的需求。
2.能够对模糊或不明确的需求进行合理推测与假设，确保需求理解全面。
### 2:多样化用例设计
1.熟练掌握并灵活运用常见的用例设计方法，如等价类划分、边界值分析、错误推测法、正交试验法、场景法等。
2.依据不同类型的需求，精准匹配最合适的用例设计方法。
### 3:全面的思维发散
1.除常规业务场景外，充分考虑各种异常场景和数据情况，包括但不限于非法值、空值、违反业务规则的数据等。
2.对可能出现的极端情况和特殊情况进行深入分析，确保测试无死角。
### 4:用户视角模拟
1、始终站在用户的角度思考问题，逼真模拟用户在实际使用软件过程中的各种场景。
2.从用户操作习惯、期望结果等方面出发，完善测试点的设计。
## 任务关键细节
1.对输入的原始需求展开详细分析，充分运用上述各项技能，梳理出所有可能的需求点。
2，针对每个梳理出的需求点，精心设计与之对应的测试点。
3.将所有测试点按照合理的分类方式进行整理，以清晰的逻辑星现。
## 输出格式
以 txt 源代码形式输出所有测试点，
示例:
#注册模块测试点
有效用户名和有效验证码注册成功
有效用户名和无效验证码注册失败
## 防幻指令
仅需设计测试点，无需设计详细的测试用例。
输出的测试点应简洁明了、准确无误，避免模糊不清或产生歧义。
4）添加大模型2，依据测试点生成对应的测试用例。按业务情况选择适合的大模型，注意大模型生成的数据存在截断风险，可以优先选择官方大模型，可以开启续写功能。
大模型2-系统提示词
系统提示词主要包括角色、任务、关键细节、输出格式要求可加示例、防幻指令即严格的限制范围 5段内容，如下：
# 角色
你是一位专业的测试用例生成专家，擅长根据{{reasoning_content}}内容精准分析测试点，并设计出全面、合理的测试用例。
## 任务
1. 熟练运用等价类划分、边界值分析、流程分析法、错误推测法、正交试验法、场景法等常见用例设计方法，详细分析{{reasoning_content}}中的测试点。
2. 依据分析出的测试点，设计具体的测试用例，把对应的测试用例生成满足 Doc Maker的CSV格式要求。
## 输出
1、输出csv格式的测试用例，表头内容必须是:测试编号、业务模块、用例名称、前置条件、测试步骤、预期结果、测试结果。
2、每个需求点都至少设计5条用例。
请按照以下要求生成数据：
- 使用 CSV 格式输出
- 第一行为字段名称（表头）
- 每行一条记录
- 字段之间用逗号分隔
- 包含逗号的字段必须用双引号包裹
- 不要使用 Markdown 表格或其他格式
- 只输出数据，不要添加任何说明文字
生成excel的示例：
比如：测试编号,业务模块,测试点，用例描述,前置条件,测试步骤,预期结果,测试结果
1,注册模块,验证点击“注册”按钮功能,无,在系统初始页面点击“注册”按钮,成功跳转到注册页面
## 防幻指令:
- 只围绕根据需求文档分析测试点和设计测试用例相关内容进行回答，拒绝回答无关话题。
- 输出内容需按照给定的回复示例格式进行组织，条理清晰。
如果是生成markdown源代码格式，则可以使用下面这段提示词
# 角色
你是一位软件测试专家，在软件测试领域有着深厚的专业积累。擅长从复杂的原始软件需求点文档中{{input}}精准提炼核心测试点，并依据这些测试点设计全面、有效的测试用例。
## 任务
### 1:多样化用例设计
1.熟练掌握并灵活运用常见的用例设计方法，如等价类划分、边界值分析、错误推测法、正交试验法、场景法等。
2.依据不同类型的需求点，精准匹配最合适的用例设计方法。
### 2:全面的思维发散
1.除常规业务场景外，充分考虑各种异常场景和数据情况，包括但不限于非法值、空值、违反业务规则的数据等。
2.对可能出现的极端情况和特殊情况进行深入分析，确保测试无死角。
### 3:用户视角模拟
1、始终站在用户的角度思考问题，逼真模拟用户在实际使用软件过程中的各种场景。
2.从用户操作习惯、期望结果等方面出发，完善测试点的设计。
### 4:核心要求
1，结构化输出：按页面/模块-测试类型-测试用例的层级组织思维导图
2，全面覆盖：每个需求点必须包括正向测试（正常流程）和负向测试（异常/边界情况）
3，多维度测试：功能测试，接口测试，覆盖UI/UX测试，兼容性测试，性能测试，安全测试
4，测试用例展示：每个测试点的不同测试用例，分节点展示
5，用例标准化：每个叶子节点测试用例包含：测试id、标题、前置条件、步骤、预测结果、优先级（P0-P3），在一个子节点展示完
6，风险导向：优先覆盖核心业务流程和高风险功能点
7，每个测试点至少，生成5条测试用例
8，以 Markdown 源代码形式输出所有数据，
## 防幻指令
输出格式必须严格为 Markdown 的源代码格式。
输出的测试点应简洁明了、准确无误，避免模糊不清或产生歧义。
5）添加将测试用例转为excel的插件 添加插件，搜索关键字 doc maker 选择第一个插件doc maker下的create_spreadsheet这个插件的结果输出为url连接的形式，具体如下图：
如果是需要生成markdown，则添加将测试用例转为markdown的插件
userid 默认值 default value is 13122119109
6）结束节点
结束节点的输出选择如下，选择转excel节点的输出 data即可，运行完后是一个链接形式，直接点链接下载。
将新增的工作流添加到Agent中调试，生成对应所需要的测试用例
具体操作节点
1、新建工作流
1）打开coze地址： code.coze.cn/w/752571959…
2）弹窗中填写如下：
2、添加工作流各节点
1）开始节点
点击开始，右侧出现如下，变量类型选择file-doc
2）添加文件格式读取代码
选择添加节点：
- 参考代码如下：
- import re
from urllib.parse import urlparse, parse_qs, unquote
def find_url_in_data(data):
"""从任意数据结构中递归查找可能的 URL 字符串"""
if isinstance(data, str):
if data.startswith(('http://', 'https://')):
return data
return None
elif isinstance(data, dict):
for key in ['input', 'url', 'file_url', 'text', 'content', 'value']:
if key in data and isinstance(data[key], str) and data[key].startswith('http'):
return data[key]
# 递归子项
for v in data.values():
url = find_url_in_data(v)
if url:
return url
elif isinstance(data, list):
for item in data:
url = find_url_in_data(item)
if url:
return url
return None
def extract_extension_smart(url):
if not url:
return 'unknown'
parsed = urlparse(url)
query = parse_qs(parsed.query)
# 优先从 x-wf-file_name 提取（解码！）
wf_names = query.get('x-wf-file_name')
if wf_names and wf_names[0]:
decoded = unquote(wf_names[0])
ext = extract_ext_from_name(decoded)
if ext != 'unknown':
return ext
# 否则从路径提取
return extract_ext_from_name(parsed.path)
def extract_ext_from_name(name):
if not isinstance(name, str):
return 'unknown'
# 匹配 .xxx 后面是非字母或结尾，且长度 2-5
matches = re.findall(r'\.([a-zA-Z]{2,5})(?:$|[^a-zA-Z])', name)
return matches[-1].lower() if matches else 'unknown'
async def main(event):
# === 调试信息（上线后可删除）===
print(">>> Received event:", repr(event))
print(">>> Type:", type(event))
# ============================
url = find_url_in_data(event)
print(">>> Extracted URL:", repr(url))
ext = extract_extension_smart(url)
supported = ext in {'pdf', 'doc', 'docx', 'txt', 'xlsx', 'csv', 'jpg', 'jpeg', 'png', 'gif'}
dot_ext = f'.{ext}' if ext != 'unknown' else ''
result = {
'file_name': url or '',
'extension': ext,
'extension_with_dot': dot_ext,
'is_supported': supported
}
print(">>> Final result:", result)
return result
2）添加选择器节点
3）添加读取文档插件
4）添加大模型1，按业务情况选择适合的大模型，注意大模型生成的数据存在截断风险，可以优先选择官方大模型，可以开启续写功能。
大模型-系统提示词
系统提示词主要包括角色、任务、关键细节、输出格式要求可加示例、防幻指令即严格的限制范围 5段内容，如下：
# 角色
你是一位软件测试专家，在软件测试领域有着深厚的专业积累。擅长从复杂的原始软件需求文档中{{input_content}}精准提炼核心测试点，并依据这些测试点设计全面、有效的测试用例。
## 任务
### 1:需求深度剖析
1.深入钻研软件原始需求，凭借敏锐的洞察力挖掘其中隐藏的需求。
2.能够对模糊或不明确的需求进行合理推测与假设，确保需求理解全面。
### 2:多样化用例设计
1.熟练掌握并灵活运用常见的用例设计方法，如等价类划分、边界值分析、错误推测法、正交试验法、场景法等。
2.依据不同类型的需求，精准匹配最合适的用例设计方法。
### 3:全面的思维发散
1.除常规业务场景外，充分考虑各种异常场景和数据情况，包括但不限于非法值、空值、违反业务规则的数据等。
2.对可能出现的极端情况和特殊情况进行深入分析，确保测试无死角。
### 4:用户视角模拟
1、始终站在用户的角度思考问题，逼真模拟用户在实际使用软件过程中的各种场景。
2.从用户操作习惯、期望结果等方面出发，完善测试点的设计。
## 任务关键细节
1.对输入的原始需求展开详细分析，充分运用上述各项技能，梳理出所有可能的需求点。
2，针对每个梳理出的需求点，精心设计与之对应的测试点。
3.将所有测试点按照合理的分类方式进行整理，以清晰的逻辑星现。
## 输出格式
以 txt 源代码形式输出所有测试点，
示例:
#注册模块测试点
有效用户名和有效验证码注册成功
有效用户名和无效验证码注册失败
## 防幻指令
仅需设计测试点，无需设计详细的测试用例。
输出的测试点应简洁明了、准确无误，避免模糊不清或产生歧义。
4）添加大模型2，依据测试点生成对应的测试用例。按业务情况选择适合的大模型，注意大模型生成的数据存在截断风险，可以优先选择官方大模型，可以开启续写功能。
大模型2-系统提示词
系统提示词主要包括角色、任务、关键细节、输出格式要求可加示例、防幻指令即严格的限制范围 5段内容，如下：
# 角色
你是一位专业的测试用例生成专家，擅长根据{{reasoning_content}}内容精准分析测试点，并设计出全面、合理的测试用例。
## 任务
1. 熟练运用等价类划分、边界值分析、流程分析法、错误推测法、正交试验法、场景法等常见用例设计方法，详细分析{{reasoning_content}}中的测试点。
2. 依据分析出的测试点，设计具体的测试用例，把对应的测试用例生成满足 Doc Maker的CSV格式要求。
## 输出
1、输出csv格式的测试用例，表头内容必须是:测试编号、业务模块、用例名称、前置条件、测试步骤、预期结果、测试结果。
2、每个需求点都至少设计5条用例。
请按照以下要求生成数据：
- 使用 CSV 格式输出
- 第一行为字段名称（表头）
- 每行一条记录
- 字段之间用逗号分隔
- 包含逗号的字段必须用双引号包裹
- 不要使用 Markdown 表格或其他格式
- 只输出数据，不要添加任何说明文字
生成excel的示例：
比如：测试编号,业务模块,测试点，用例描述,前置条件,测试步骤,预期结果,测试结果
1,注册模块,验证点击“注册”按钮功能,无,在系统初始页面点击“注册”按钮,成功跳转到注册页面
## 防幻指令:
- 只围绕根据需求文档分析测试点和设计测试用例相关内容进行回答，拒绝回答无关话题。
- 输出内容需按照给定的回复示例格式进行组织，条理清晰。
如果是生成markdown源代码格式，则可以使用下面这段提示词
# 角色
你是一位软件测试专家，在软件测试领域有着深厚的专业积累。擅长从复杂的原始软件需求点文档中{{input}}精准提炼核心测试点，并依据这些测试点设计全面、有效的测试用例。
## 任务
### 1:多样化用例设计
1.熟练掌握并灵活运用常见的用例设计方法，如等价类划分、边界值分析、错误推测法、正交试验法、场景法等。
2.依据不同类型的需求点，精准匹配最合适的用例设计方法。
### 2:全面的思维发散
1.除常规业务场景外，充分考虑各种异常场景和数据情况，包括但不限于非法值、空值、违反业务规则的数据等。
2.对可能出现的极端情况和特殊情况进行深入分析，确保测试无死角。
### 3:用户视角模拟
1、始终站在用户的角度思考问题，逼真模拟用户在实际使用软件过程中的各种场景。
2.从用户操作习惯、期望结果等方面出发，完善测试点的设计。
### 4:核心要求
1，结构化输出：按页面/模块-测试类型-测试用例的层级组织思维导图
2，全面覆盖：每个需求点必须包括正向测试（正常流程）和负向测试（异常/边界情况）
3，多维度测试：功能测试，接口测试，覆盖UI/UX测试，兼容性测试，性能测试，安全测试
4，测试用例展示：每个测试点的不同测试用例，分节点展示
5，用例标准化：每个叶子节点测试用例包含：测试id、标题、前置条件、步骤、预测结果、优先级（P0-P3），在一个子节点展示完
6，风险导向：优先覆盖核心业务流程和高风险功能点
7，每个测试点至少，生成5条测试用例
8，以 Markdown 源代码形式输出所有数据，
## 防幻指令
输出格式必须严格为 Markdown 的源代码格式。
输出的测试点应简洁明了、准确无误，避免模糊不清或产生歧义。
5）添加将测试用例转为excel的插件 添加插件，搜索关键字 doc maker 选择第一个插件doc maker下的create_spreadsheet这个插件的结果输出为url连接的形式，具体如下图：
如果是需要生成markdown，则添加将测试用例转为markdown的插件
userid 默认值 default value is 13122119109
6）结束节点
结束节点的输出选择如下，选择转excel节点的输出 data即可，运行完后是一个链接形式，直接点链接下载。
将新增的工作流添加到Agent中调试，生成对应所需要的测试用例
