在軟體品質保證的領域中,從用例描述中生成測試用例或行為圖(例如活動圖或序列圖)是關鍵步驟。它確保軟體符合功能需求,涵蓋邊界情況,並為嚴格的驗證與確認做好準備。然而,手動推導通常耗時且容易出錯。
Visual Paradigm 的AI 用例建模工作室(通常稱為用例 AI 廳)徹底革新了這一過程。透過利用人工智慧分析文字描述與視覺模型,該工具能夠推導情境並自動生成包含前置條件、步驟、預期結果和測試類型的結構化測試用例。本指南概述了使用這些功能來簡化測試工作流程的實際步驟,並以典型的餐廳預訂系統為例。
彌合敘述性需求與結構化測試之間的差距,在開發週期中帶來多項顯著優勢:
開始生成流程之前,請確保以下先決條件已在 Visual Paradigm 生態系統中滿足:
AI 測試生成的基礎是穩健的使用案例描述。您可以載入現有的使用案例,或使用 AI 工具從零開始生成。
若從零開始,請導航至儀表板並選擇+ 新增。使用AI 產生器,輸入提示詞,例如:「顧客透過行動應用程式預訂餐廳座位,包含搜尋、時段選擇、確認及衝突處理。」
AI 將產生以下結構化資料:
產生後,請審閱並優化描述內容。此文字將作為後續測試案例產生的主要來源。
雖然僅憑文字即可產生測試案例,但建立視覺化行為視圖可讓 AI 更清楚地「看見」邏輯分支,進而提升測試覆蓋率。
導航至使用案例行為視圖 或 使用案例 MVC 層分頁。利用用例到活動圖應用程式,您可以解析文字描述以自動產生活動圖。此視覺化表示將包含:
同樣地,UC MVC 層功能可識別模型-檢視-控制項物件(例如:預訂模型、預訂控制項),並產生順序圖。這些圖表揭示了系統內部邏輯,為AI提供深入的上下文以推導測試案例。
Visual Paradigm 提供整合工具,將準備好的定義與圖表轉換為結構化測試案例.
主要的產生方式是透過特定的測試案例介面:
AI 會分析正面測試的主要流程、負面測試的替代/例外情況,以及設定步驟的前置條件。它會建立一個類似以下結構的填滿資料的表格:
| 測試 ID | 類型 | 測試情境 | 預期結果 |
|---|---|---|---|
| TC-001 | 正面 | 成功預訂流程 | 已建立預訂,狀態為「確認」,已發送通知。 |
| TC-002 | 負面 | 預訂衝突 | 系統顯示「時段不可用」訊息。 |
| TC-003 | 負面 | 無效的付款方式 | 交易被拒絕,系統提示使用者更新付款資訊。 |
除了主要分頁外,使用者可使用AI 使用案例情境分析器 來建立可匯出為測試案例的決策表,或使用AI 聊天機器人 以互動方式請求特定類型的測試(例如:「為桌位大小限制產生邊界測試」)。
在 AI 產生初始測試案例後,人工優化可確保測試具備可執行性與精確性。
檢視產生的資料列,加入具體的資料值。例如,將通用佔位符替換為「4 人」或「2026-01-20 19:00」。您也可能希望手動加入邊界測試,例如嘗試預訂過去的日期或超過最大人數限制。
Visual Paradigm 可協助進行可追蹤性報告。使用儀表板或報告分頁,產生連結使用案例 → 情境 → 測試案例的矩陣。最後,將專案匯出為 JSON 格式,產生 PDF 報告,或直接將表格複製至 CSV/Excel,以匯入第三方測試管理工具。
Visual Paradigm 的 AI 使用案例建模工作室將測試案例的建立從繁瑣的手動任務轉變為半自動化、高覆蓋率的策略。透過從穩固的使用案例描述出發,並讓 AI 建立行為視圖,團隊可在數分鐘內產生一致、智慧且可追溯的測試案例。此方法不僅加速開發流程,還能透過確保全面的場景覆蓋,大幅降低缺陷風險。