不少测试同学都有过类似的想法：

从技术实现上看，这件事并不难。AI 可以分析接口、条件分支、异常处理和数据流转，再按照固定格式整理成测试用例。

但如果真正用于项目测试，“直接生成”并不是最稳妥的方式。

代码描述的是系统当前如何实现，不一定完整代表业务原本应该如何运行。如果代码中存在逻辑遗漏、实现偏差，或者部分规则没有写在代码里，完全以代码为依据生成用例，就可能把这些问题一并带入测试设计。

因此，我采用了一种更适合实际工作的方式：

1. 先让 AI 深入阅读指定功能的相关代码；

2. 根据代码还原业务流程，提炼测试点；

3. 人工审核流程图、测试点和待确认项；

4. 确认内容无误后，再生成测试用例。

简单来说，不让 AI 一次完成从代码到用例的全部工作，而是在中间增加一个人工确认环节。

导入完成后，可以在 Cursor 中通过  /code-to-testcase  调用。

建议优先选择边界相对清晰的功能或模块，不要第一次就扫描整个大型项目。范围过大不仅会增加分析成本，也容易让输出内容失去重点。

&#x20;text
/code-to-testcase 功能或模块

例如，可以指定一个具体功能，让 AI 从当前项目中定位入口代码及相关调用链路。

执行后，AI 会搜索并阅读与该功能相关的代码。为了尽可能还原真实逻辑，分析通常不会只停留在入口文件，还会继续查看关联的服务、数据处理、接口调用和异常分支。

分析范围越大、调用关系越复杂，消耗的时间和上下文也会越多，建议根据实际需要使用。

完成后，会生成一份分析文档，主要包含以下几部分。

文档首先会列出本次扫描涉及的文件、关键入口和主要调用关系。

这部分不一定需要逐行阅读，但建议重点确认两个问题：

1. 是否找到了正确的功能入口；

2. 是否遗漏了关键服务、数据处理或外部依赖。

如果一开始定位的代码范围不准确，后续流程图和测试点也会出现偏差。因此，代码范围更像是一份分析依据和检查清单。

业务流程图：快速核对代码逻辑

分析文档会使用 Mermaid 语法生成业务流程图。可以通过支持 Mermaid 的 Markdown 工具查看，例如 Typora，部分代码编辑器安装相应插件后也可以直接预览。

对于调用链较长的功能，流程图通常比逐个文件阅读更容易发现问题。例如某个异常分支没有返回、某种状态缺少处理，或者主流程与需求描述不一致，都可以先在这里识别出来。

审核时不要只看流程图是否清晰，还要将它和需求、原型或已有业务规则进行对照。

代码分析完成后，AI 会根据识别到的业务流程和分支整理测试点。

这里暂时不直接展开成完整用例，主要有两个原因：

检查测试点时，可以重点关注以下内容：

代码中没有体现、但业务上必须验证的内容，也应当在这个阶段手动补充。

待确认项：把不确定信息单独列出来

当代码无法明确表达某项业务规则，或者不同代码路径之间存在冲突时，AI 会将问题整理到“待确认项”中。

这部分很重要。与其让 AI 在信息不足时自行猜测，不如把不确定项明确列出，再由测试、产品或开发共同确认。

确认结果应及时补充回分析文档，作为后续生成用例的依据。

当代码范围、流程图、测试点和待确认项都完成检查后，就可以继续生成正式测试用例。

当前方案支持两种常用格式：Excel或XMind

可以只生成其中一种，也可以根据需要同时生成。

Excel 版本更适合作为正式的测试执行文档，可以继续补充前置条件、测试步骤、预期结果、优先级和实际执行结果。

XMind 版本会按照模块、场景和检查点组织，更方便查看测试范围。

但它并不能替代需求评审、业务确认和测试人员的专业判断。对于规则复杂、历史逻辑较多或跨系统依赖较强的功能，仍然需要开发、产品和测试共同确认。

如何根据项目代码生成测试用例

测试

开发工具

人工智能

让AI阅读项目代码自动生成测试用例虽可行，但直接生成并非最佳方式，可能遗漏业务规则。更稳妥的流程是：先让AI分析代码并产出流程图和测试点，经人工审核后再生成正式用例。本文详解了从代码分析到用例生成的两阶段操作，并介绍了Excel和XMind两种输出格式的适用场景。

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如何根据项目代码生成测试用例

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