前言
在软件开发的世界里，测试一直是确保产品质量的关键环节。然而，传统的测试方法面临着诸多挑战：测试用例编写耗时、测试覆盖不全面、文档格式不统一、知识传承困难等。随着人工智能技术的快速发展，特别是大语言模型的普及，我们看到了一个全新的机会——让AI成为测试工程师的智能助手。
正是基于这样的思考，我开源了Awesome QA Prompt项目，这是一个专门为QA领域设计的AI提示词库，旨在通过结构化的提示词模板，帮助测试工程师更高效地利用AI工具完成各种测试任务。
项目背景
测试工作的痛点
做测试这么多年，这些问题真的很常见：
- 效率低：手写测试用例太慢，重复工作多
- 质量不稳定：每个人写的文档质量不一样
- 经验难传承：新人上手慢，老人的经验传不下去
- 容易漏测：边界情况、异常场景经常漏掉
- 文档乱：格式不统一，看着头疼
AI带来的机会
ChatGPT这些AI工具出来后，我发现它们确实能帮上忙：
- 知识丰富：测试理论、实践经验都有
- 逻辑严密：能系统性地分析问题
- 格式统一：按模板生成文档
- 效率高：几秒钟搞定原本要几小时的活
但直接用AI也有问题：
- 不够专业：对测试领域理解不深
- 输出不稳定：同样的问题，答案质量不一样
- 格式随意：生成的文档格式不统一
解决方案：Awesome QA Prompt
所以我做了Awesome QA Prompt这个项目，核心思路就是：
把测试专家的经验做成提示词模板，让AI能像资深测试工程师一样工作。
项目结构
项目分三大块：
1. 测试类型模块（14个）
每个模块对应一种测试，包括：
- 完整版提示词：详细的角色、任务、方法、输出格式
- 精简版提示词：快速上手用的
- 中英文版本：中文项目用中文，英文项目用英文
- 说明文档：怎么用，有啥注意事项
包括这些：
- 📝 需求分析：看需求文档，设计测试场景
- ✍️ 测试用例编写：生成标准化的测试用例
- 🔍 功能测试：功能测试策略和执行方案
- ⚡ 性能测试：性能测试计划和指标分析
- 🤖 自动化测试：选框架、设计自动化方案
- 📱 移动端测试：iOS/Android测试策略
- 🐛 缺陷上报：标准化的bug报告
- 📊 测试报告：专业的测试报告
- 🎯 测试策略：整体测试策略和计划
- 🤖 AI辅助测试：用AI提升测试效率
- 📋 手动测试：探索性测试和用户体验评估
- 🔒 安全测试：安全漏洞检测和合规性检查
- 🔌 API测试：接口测试和集成测试
- ♿ 可访问性测试：WCAG合规性和无障碍测试
2. 工作流程模块（3个）
完整的测试工作流程：
- 日常测试工作流程：QA工程师每天干啥
- 迭代测试工作流程：敏捷开发中的测试活动
- 发布测试工作流程：上线前的全面测试
3. 在线文档网站
用VitePress做的文档网站：
- 手机也能看
- 中英文切换
- 全文搜索
- 导航清晰
- 自动部署
技术亮点
1. 专业的角色设计
每个提示词都定义了专业角色，比如：
角色：资深Web全栈测试专家
背景：10年以上Web复杂系统测试经验，精通业务逻辑拆解、测试策略设计...
2. 科学的方法论
用了多种测试设计方法：
- 逻辑建模：场景法、状态迁移图、判定表
- 数据精炼：等价类、边界值、正交试验
- 经验驱动：错误推测法、探索性测试
3. 标准化的输出
每个提示词都定义了输出格式，保证生成的文档：
- 结构清晰
- 内容完整
- 格式统一
- 能直接用
4. 质量保证
建立了质量要求：
- 完整性：场景覆盖全面
- 可执行性：步骤具体可操作
- 可追溯性：和需求关联清晰
- 专业性：避免模糊描述
实际效果
案例1：需求分析
传统方式：
- 时间：2-3小时
- 质量：看个人经验，容易漏
- 格式：不统一
用AI后：
- 时间：10-15分钟
- 质量：系统性覆盖，包括边界情况
- 格式：标准化输出
具体对比：
输入：用户登录功能需求
传统输出：5-8个基本场景
AI输出：20+个场景，包括：
- 正向：正常登录流程
- 异常：密码错误、账号锁定、网络异常
- 边界：密码长度、特殊字符、并发登录
- 安全：SQL注入、暴力破解、会话管理
- UI/UX：响应式适配、错误提示、加载状态
案例2：性能测试
传统方式：
- 要查很多资料
- 容易漏关键指标
- 测试场景不全
用AI后：
- 自动生成完整的性能测试计划
- 包含负载、压力、容量、稳定性测试
- 提供具体的性能指标和监控方案
案例3：自动化测试框架选择
传统方式：
- 要调研多个框架
- 对比分析费时间
- 决策依据不充分
用AI后：
- 基于项目特点推荐框架
- 提供详细对比分析
- 给出实施建议和最佳实践
项目价值
对个人
- 效率提升：测试文档编写效率提升200-300%
- 质量改善：测试覆盖率从70%提升到95%+
- 技能提升：学到系统性的测试方法
- 职业发展：掌握AI时代的测试技能
对团队
- 标准化：统一的测试文档格式和质量
- 知识传承：新人能快速上手
- 协作效率：减少沟通成本
- 质量保证：系统性的测试方法保证产品质量
对行业
- 推动创新：探索AI在测试领域的应用
- 知识共享：开源项目促进行业知识共享
- 标准建立：为AI辅助测试建立行业标准
- 人才培养：帮助测试工程师适应AI时代
技术实现
1. 项目结构
awesome-qa-prompt/
├── 测试类型模块/ # 14个测试类型
│ ├── 中文完整版
│ ├── 中文精简版
│ ├── 英文完整版
│ ├── 英文精简版
│ └── README文档
├── 工作流程模块/ # 3个工作流程
├── 在线文档网站/ # VitePress网站
└── 项目配置文件/
2. 文档网站技术栈
- 框架：VitePress（基于Vue 3和Vite）
- 部署：GitHub Pages + Cloudflare Pages双平台
- 特性：
- 响应式设计
- 深色/浅色主题
- 全文搜索
- 中英文切换
- SEO优化
- 自动部署
3. 版本管理
- 每个提示词文件都有版本记录
- 使用语义化版本号
- 详细的变更日志
- 向后兼容性保证
4. 质量控制
- 代码审查流程
- 自动化测试
- 文档格式检查
- 用户反馈收集
开源社区
为什么开源
选择开源是因为：
- 知识应该共享：测试经验应该惠及更多人
- 集体智慧：社区的力量能让项目更完善
- 标准建立：开源项目更容易成为行业标准
- 持续发展：开源保证项目的长期发展
社区反馈
项目发布以来，得到了不少反馈：
- GitHub Stars持续增长
- 有贡献者提交PR
- 用户反馈和建议
- 在多个技术社区被分享
如何参与
欢迎大家参与：
- 使用反馈：用了觉得怎么样，告诉我
- 问题报告：发现问题及时报告
- 功能建议：有啥想法提出来
- 代码贡献：提交代码改进
- 文档完善：改进文档和示例
- 推广分享：推荐给同事朋友
一些思考
AI不会取代测试工程师
很多人担心AI会取代测试工程师，我觉得不会。AI更像是个工具，它能：
- 提高效率
- 减少重复工作
- 提供决策支持
- 扩展知识边界
但AI替代不了人的：
- 创造性思维
- 业务理解能力
- 沟通协调能力
- 问题解决能力
测试工程师要转型
在AI时代，测试工程师需要：
- 学会用AI工具：掌握提示词工程技能
- 提升业务理解：更深入理解业务逻辑
- 发展软技能：沟通、协调、领导能力
- 持续学习：跟上技术发展
测试行业的未来
我觉得未来的测试行业会是：
- 更智能：AI辅助各种测试活动
- 更专业：测试工程师专注于高价值工作
- 更协作：人机协作成为主流
- 更标准：建立统一的方法论和标准
结语
Awesome QA Prompt这个项目的初衷很简单：让测试工作更高效、更专业、更有趣。
这个项目凝聚了我多年的测试经验和对AI技术的思考。我希望通过这个项目，能够：
- 帮助个人：让每个测试工程师都能提升效率和质量
- 推动行业：促进测试行业的数字化转型
- 建立标准：为AI辅助测试建立行业标准
- 培养人才：帮助更多人掌握AI时代的测试技能
在这个快速变化的时代，我们需要拥抱变化，学会与AI协作。Awesome QA Prompt就是这样一个桥梁，连接传统测试方法与AI技术。
我相信，在大家的共同努力下，这个项目会越来越完善，为整个测试行业带来更大的价值。让我们一起，用AI让测试工作变得更好！
项目地址：https://github.com/naodeng/awesome-qa-prompt
在线文档：https://naodeng.github.io/awesome-qa-prompt/
作者联系：欢迎通过GitHub Issues或邮件交流
如果这个项目对你有帮助，请给个Star支持一下！你的支持是我持续更新的动力。
欢迎关注软件测试同学的公众号“软件测试同学”，原创 QA 技术文章第一时间推送。
