三、真实案例：AI是怎么发现“青岛的坑”的说一个真实案例。去年Q4，我们的POI详情页做了一次改版，新增了“周边推荐”模块——根据当前POI的位置，推荐附近的其他店铺。测试同学按常规流程测了北京、上海、广州三个城市，全部通过，准备上线。但AI在自动生成其他城市的测试用例时，发现了一个问题。AI在分析青岛的POI数据时发现：青岛的很多POI（尤其是沿海景点的餐厅），经纬度坐标精度不够——坐标点落在了海面上，而不是在陆地上。这个数据问题一直存在，但从来没有影响过功能——因为以前的POI详情页不需要“周边推荐”。新功能上线后，坐标不准的POI会推荐出“海上的店铺”。AI在生成青岛的测试用例时，自动补充了一条用例：“验证坐标落在非陆地位置的POI，周边推荐是否展示为空或合理降级。”测试同学照着这条用例一跑，果然复现了——那个POI的周边推荐里出现了几个“海上的餐厅”。如果这条用例是人工写的，大概率会被遗漏——因为测试同学不会专门去查“青岛的POI坐标有没有问题”。但AI在分析城市数据画像时，自动发现了这个异常模式，并生成了对应的测试用例。这就是AI做差异化测试的核心价值——它能看到人看不到的数据模式。四、技术架构：我们是怎么搭的整个系统分成四层：第一层：数据采集层从数据仓库抽取各城市POI样本数据从配置中心拉取各城市的业务规则配置从历史测试用例库提取已有用例模板第二层：AI分析层大模型分析各城市POI数据分布，生成“城市数据画像”自动识别数据异常模式（字段缺失、格式不一致、坐标异常等）对城市进行聚类分组，建立“差异化模板库”第三层：用例生成层基于模板+城市画像，自动生成差异化测试用例支持自然语言用例和自动化脚本两种输出格式生成后自动提交到测试管理平台本文部分内容参考了霍格沃兹测试开发学社整理的相关技术资料，主要涉及软件测试、自动化测试、测试开发及 AI 测试等内容，侧重测试实践、工具应用与工程经验整理。
发布于 北京
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