TreeifyAI测试用例生成

1. 文档的目标与适用对象 这份文档面向希望系统性掌握输入类测试设计的读者，包括： 新入行的测试工程师 负责需求评审、测试策略与测试用例设计的 QA 需要更高可追溯（Traceable）与覆盖（Cov

本篇文档面向希望提升测试设计能力的读者，特别是希望从“零散用例”走向“结构化、可追溯、高覆盖”的测试工程师。内容围绕两个核心方法：流程建模（MAE：主流程/替代流程/异常流程） 与 状态模型（S

​ 本资料是一份基于“覆盖式测试思维”的中文测试设计指南。内容以初学者能上手、进阶者能深化为目标，讲解如何以结构化方式设计一组“少量但高价值”的测试场景与测试用例，做到可追溯、可验证、覆盖关键风险。

适用于测试负责人、开发者、QA 团队在 30 分钟内快速构建结构化、可复用的测试设计改进文档 这份文档解决什么问题 在真实研发环境中，系统缺陷往往源于： 测试覆盖不足 测试场景与业务变化不同步 设计思

微信公众号：Treeify - AI测试用例生成 联系微信：TreeifyAI 这篇文章想解决一个很现实的问题：为什么很多团队“写了很多测试用例”，但依然漏测、返工多、上线后问题不断。 通常不是大家不

在多数研发团队中，测试设计的价值经常“感受得到，却难以量化”。测试人员知道自己补上了边界用例、补齐了接口契约、清晰了异常流，但评审者往往只看到“新增了几条用例

​ 本资料是一份基于“覆盖式测试思维”的中文测试设计指南。内容以初学者能上手、进阶者能深化为目标，讲解如何以结构化方式设计一组“少量但高价值”的测试场景与测试用例，做到可追溯、可验证、覆盖关键风险。

Treeify 是一支专注“测试设计过程工程化”的团队。我们不做“让 AI 一口气吐出 100 条黑盒用例”的捷径，而是把测试设计拆成需求 → 测试对象 → 测试场景的结构化过程，让结果可评审、可追溯