从一份几十页的需求文档到一套结构完整、可评审、可交付的手工测试用例过去可能要花测试同学一两天。现在只需要五步、几分钟。今天给大家介绍我们最近开发的一个平台——TestCaseMind 手工测试用例智能生成平台。它把大模型的理解与生成能力和测试设计的专业流程结合起来让读需求、想场景、写用例、评审改稿这件事变得前所未有的轻松。这篇文章会讲清楚三件事它能做什么、它是怎么设计的、为什么这样选型。一、先说说痛点做过测试的同学都熟悉这样的场景需求文档几十页要反复读好几遍才能理清功能点写用例时容易遗漏异常和边界场景质量高度依赖个人经验用例写完还要评审、返工、再评审来回沟通成本高最终交付到团队手里格式不统一导入测试管理工具还要重新整理。大模型出现后很多人尝试直接把需求丢给它帮我写测试用例。结果往往是——能写但不可控。功能点漏没漏不知道用例合不合格没人把关输出结果也难以直接用于正式交付。我们想做的不是一个一问一答的对话框而是一条人机协同、关键节点可确认、质量有第二道关卡、成果可标准交付的完整流水线。二、平台能做什么五步工作流平台把整个用例设计过程拆成五个清晰的步骤每一步都由 AI 执行、由人来拍板。第一步导入需求三种方式任选。你可以给一个需求文档的 URL 地址让平台自动下载也可以直接上传本地文件或者干脆把内容粘贴进来。目前支持 Word.docx、Markdown.md和 TXT 三种格式Word 文档会自动识别标题层级和表格内容。第二步功能点提取与确认。AI 通读需求后会过滤掉背景介绍、术语解释等水分提炼出真正需要测试的功能点并给出每个点的描述。这一步不会直接往下走而是把功能点列表交给你可以新增、删除、修改名称和描述也可以勾选哪些功能点参与用例生成。需求理解得对不对你说了算。第三步按功能点智能生成用例。确认之后平台会围绕每个功能点拆分需求内容定位到相关段落作为上下文生成标准化的手工测试用例。每条用例都包含用例标题、优先级P0–P3、用例类型功能 / 异常 / 边界等、前置条件、操作步骤、预期结果。正常流程、异常场景、边界条件都会被覆盖。第四步第二个大模型独立评审。这是平台很关键的设计——生成之后不是直接交付而是交给另一个独立的大模型以第二方视角逐条评审打分满分 100低于 75 分判定为不符合要求并给出具体的改进意见。对于不合格的用例你可以勾选后让平台结合评审意见一键重新生成且自动再次评审直到满意为止。第五步XMind 思维导图交付。最终用例以思维导图形式在页面上呈现层次为需求 → 功能点 → 用例 → 字段评审结果也会标注在节点上。确认无误后一键即可下载标准的.xmind 文件用 XMind 打开就能直接用于团队评审和归档。整条流程走下来人只需要做两次关键确认功能点、不合格用例其余都交给 AI但控制权始终在人手里。三、系统架构前后端分离 分层服务平台采用典型的前后端分离架构整体分为四层。前端展示层基于 Vue3 构建是一个单页应用包含发布会风格的产品首页、五步用例生成工作台、需求历史管理和大模型配置四个主要界面。接口层使用 FastAPI 提供 RESTful 接口按业务域拆分为需求、功能点、用例、模型配置四组路由并自动生成 Swagger 接口文档方便联调与二次开发。业务服务层是平台的核心每个模块职责单一文档服务负责下载与多格式解析LLM 服务负责对接大模型并解析输出用例编排服务负责功能点提取、生成、评审、重生成的完整状态流转XMind 服务负责思维导图的构建与文件打包提示词则集中在独立模块统一管理便于持续调优。数据持久层通过 SQLAlchemy ORM 操作数据库共设计四张表需求表requirement、功能点表feature_point、测试用例表test_case和大模型配置表llm_config。表之间通过外键关联删除需求时其功能点和用例会级联清理。此外平台用一个状态字段贯穿需求的全生命周期已导入 → 功能点已确认 → 用例已生成 → 已评审关闭页面后再回来可以从上次的步骤继续不会丢失上下文。四、技术选型为什么是它们后端选择 Python FastAPI。Python 在 AI 生态上的优势不言而喻而 FastAPI 自带异步支持、基于类型注解的数据校验和自动接口文档性能出色、代码简洁非常适合这类需要频繁调用大模型、IO 密集的服务。大模型对接采用 OpenAI 兼容协议。我们没有绑定任何一家厂商而是直接按 OpenAI 接口规范调用 /chat/completions。这意味着火山方舟ARK、DeepSeek、OpenAI、通义千问乃至本地部署的 vLLM、Ollama只要提供兼容接口都可以无缝接入。生成模型与评审模型分别配置、相互独立。这是平台最重要的设计决策之一。两者可以用同一个模型也可以跨厂商组合——比如用一个擅长生成的模型写用例再用另一个推理严谨的模型做评审形成真正意义上的交叉验证避免既当运动员又当裁判。每个模型的 Base URL、API Key、模型名称、温度系数都可以在配置页单独设置并做连通测试。数据库默认 MySQL可平滑切换 SQLite。正式环境使用 MySQL稳定可靠、团队熟悉得益于 ORM 的抽象本地想快速体验时只需改一个连接串就能换成零配置的 SQLite无需安装数据库。前端选择 Vue3 Vite Element Plus。Vue3 的组合式 API 让复杂的工作流状态管理更清晰Vite 带来极快的开发体验Element Plus 提供成熟的企业级组件。视觉上我们设计了统一的蓝白科技风并为产品定制了深色舞台风格的发布会首页。五、两个特别贴心的设计零门槛的 Mock 模式。如果暂时没有大模型的 API Key平台会自动识别并降级到 Mock 模式——功能点提取、用例生成、第二模型评审、不合格返工全流程都可以离线完整跑通。这对演示、教学和前端联调非常友好等拿到 Key 后在配置页填上即可无缝切换到真实模型。工程级的 XMind 文件生成。.xmind 本质上是一个包含 content.json 的压缩包平台严格按照 XMind Zen 格式组装导出的文件不是长得像而是可以被 XMind 正式识别和编辑的标准文件用例的优先级还会自动映射为思维导图中的优先级标记。六、适合谁用如果你是测试工程师它可以帮你从繁琐的用例编写中解放出来把精力放在场景设计和质量判断上如果你是测试负责人它能统一团队的用例产出标准评审环节也更有据可依如果你在学习 AI Agent 开发这个项目本身就是一个很好的实战案例——它完整展示了工具调用 人机确认 多模型协作 结构化交付的典型智能体流水线是如何落地的。写在最后大模型真正改变测试工作的方式不是简单地替我们写点东西而是把专业流程重新组织一遍AI 负责处理信息和生成草稿人负责关键决策和质量把关系统负责流程衔接和标准交付。TestCaseMind 就是按照这个理念做的一次实践。从需求文档到思维导图五步、几分钟、两个模型协同让一套高质量手工用例的诞生变得自然而然。如果这个项目对你有启发欢迎点个在看并转发给身边的测试同学。想要平台源码的同学也欢迎关注留言。
需求文档一键变测试用例：手工用例智能生成平台
从一份几十页的需求文档到一套结构完整、可评审、可交付的手工测试用例过去可能要花测试同学一两天。现在只需要五步、几分钟。今天给大家介绍我们最近开发的一个平台——TestCaseMind 手工测试用例智能生成平台。它把大模型的理解与生成能力和测试设计的专业流程结合起来让读需求、想场景、写用例、评审改稿这件事变得前所未有的轻松。这篇文章会讲清楚三件事它能做什么、它是怎么设计的、为什么这样选型。一、先说说痛点做过测试的同学都熟悉这样的场景需求文档几十页要反复读好几遍才能理清功能点写用例时容易遗漏异常和边界场景质量高度依赖个人经验用例写完还要评审、返工、再评审来回沟通成本高最终交付到团队手里格式不统一导入测试管理工具还要重新整理。大模型出现后很多人尝试直接把需求丢给它帮我写测试用例。结果往往是——能写但不可控。功能点漏没漏不知道用例合不合格没人把关输出结果也难以直接用于正式交付。我们想做的不是一个一问一答的对话框而是一条人机协同、关键节点可确认、质量有第二道关卡、成果可标准交付的完整流水线。二、平台能做什么五步工作流平台把整个用例设计过程拆成五个清晰的步骤每一步都由 AI 执行、由人来拍板。第一步导入需求三种方式任选。你可以给一个需求文档的 URL 地址让平台自动下载也可以直接上传本地文件或者干脆把内容粘贴进来。目前支持 Word.docx、Markdown.md和 TXT 三种格式Word 文档会自动识别标题层级和表格内容。第二步功能点提取与确认。AI 通读需求后会过滤掉背景介绍、术语解释等水分提炼出真正需要测试的功能点并给出每个点的描述。这一步不会直接往下走而是把功能点列表交给你可以新增、删除、修改名称和描述也可以勾选哪些功能点参与用例生成。需求理解得对不对你说了算。第三步按功能点智能生成用例。确认之后平台会围绕每个功能点拆分需求内容定位到相关段落作为上下文生成标准化的手工测试用例。每条用例都包含用例标题、优先级P0–P3、用例类型功能 / 异常 / 边界等、前置条件、操作步骤、预期结果。正常流程、异常场景、边界条件都会被覆盖。第四步第二个大模型独立评审。这是平台很关键的设计——生成之后不是直接交付而是交给另一个独立的大模型以第二方视角逐条评审打分满分 100低于 75 分判定为不符合要求并给出具体的改进意见。对于不合格的用例你可以勾选后让平台结合评审意见一键重新生成且自动再次评审直到满意为止。第五步XMind 思维导图交付。最终用例以思维导图形式在页面上呈现层次为需求 → 功能点 → 用例 → 字段评审结果也会标注在节点上。确认无误后一键即可下载标准的.xmind 文件用 XMind 打开就能直接用于团队评审和归档。整条流程走下来人只需要做两次关键确认功能点、不合格用例其余都交给 AI但控制权始终在人手里。三、系统架构前后端分离 分层服务平台采用典型的前后端分离架构整体分为四层。前端展示层基于 Vue3 构建是一个单页应用包含发布会风格的产品首页、五步用例生成工作台、需求历史管理和大模型配置四个主要界面。接口层使用 FastAPI 提供 RESTful 接口按业务域拆分为需求、功能点、用例、模型配置四组路由并自动生成 Swagger 接口文档方便联调与二次开发。业务服务层是平台的核心每个模块职责单一文档服务负责下载与多格式解析LLM 服务负责对接大模型并解析输出用例编排服务负责功能点提取、生成、评审、重生成的完整状态流转XMind 服务负责思维导图的构建与文件打包提示词则集中在独立模块统一管理便于持续调优。数据持久层通过 SQLAlchemy ORM 操作数据库共设计四张表需求表requirement、功能点表feature_point、测试用例表test_case和大模型配置表llm_config。表之间通过外键关联删除需求时其功能点和用例会级联清理。此外平台用一个状态字段贯穿需求的全生命周期已导入 → 功能点已确认 → 用例已生成 → 已评审关闭页面后再回来可以从上次的步骤继续不会丢失上下文。四、技术选型为什么是它们后端选择 Python FastAPI。Python 在 AI 生态上的优势不言而喻而 FastAPI 自带异步支持、基于类型注解的数据校验和自动接口文档性能出色、代码简洁非常适合这类需要频繁调用大模型、IO 密集的服务。大模型对接采用 OpenAI 兼容协议。我们没有绑定任何一家厂商而是直接按 OpenAI 接口规范调用 /chat/completions。这意味着火山方舟ARK、DeepSeek、OpenAI、通义千问乃至本地部署的 vLLM、Ollama只要提供兼容接口都可以无缝接入。生成模型与评审模型分别配置、相互独立。这是平台最重要的设计决策之一。两者可以用同一个模型也可以跨厂商组合——比如用一个擅长生成的模型写用例再用另一个推理严谨的模型做评审形成真正意义上的交叉验证避免既当运动员又当裁判。每个模型的 Base URL、API Key、模型名称、温度系数都可以在配置页单独设置并做连通测试。数据库默认 MySQL可平滑切换 SQLite。正式环境使用 MySQL稳定可靠、团队熟悉得益于 ORM 的抽象本地想快速体验时只需改一个连接串就能换成零配置的 SQLite无需安装数据库。前端选择 Vue3 Vite Element Plus。Vue3 的组合式 API 让复杂的工作流状态管理更清晰Vite 带来极快的开发体验Element Plus 提供成熟的企业级组件。视觉上我们设计了统一的蓝白科技风并为产品定制了深色舞台风格的发布会首页。五、两个特别贴心的设计零门槛的 Mock 模式。如果暂时没有大模型的 API Key平台会自动识别并降级到 Mock 模式——功能点提取、用例生成、第二模型评审、不合格返工全流程都可以离线完整跑通。这对演示、教学和前端联调非常友好等拿到 Key 后在配置页填上即可无缝切换到真实模型。工程级的 XMind 文件生成。.xmind 本质上是一个包含 content.json 的压缩包平台严格按照 XMind Zen 格式组装导出的文件不是长得像而是可以被 XMind 正式识别和编辑的标准文件用例的优先级还会自动映射为思维导图中的优先级标记。六、适合谁用如果你是测试工程师它可以帮你从繁琐的用例编写中解放出来把精力放在场景设计和质量判断上如果你是测试负责人它能统一团队的用例产出标准评审环节也更有据可依如果你在学习 AI Agent 开发这个项目本身就是一个很好的实战案例——它完整展示了工具调用 人机确认 多模型协作 结构化交付的典型智能体流水线是如何落地的。写在最后大模型真正改变测试工作的方式不是简单地替我们写点东西而是把专业流程重新组织一遍AI 负责处理信息和生成草稿人负责关键决策和质量把关系统负责流程衔接和标准交付。TestCaseMind 就是按照这个理念做的一次实践。从需求文档到思维导图五步、几分钟、两个模型协同让一套高质量手工用例的诞生变得自然而然。如果这个项目对你有启发欢迎点个在看并转发给身边的测试同学。想要平台源码的同学也欢迎关注留言。
