在現代軟體開發中，測試不再只是開發完成後的檢查步驟，而是貫穿整個開發生命週期的核心活動。作為 AI 測試工程師，我們要學會運用 AI 來提升測試效率、完整性和可靠性。今天我們將深入探討如何建立一套完整的 AI 驅動測試策略。

AI Test 的革命性價值

為什麼需要 AI Test？

傳統測試面臨的三大挑戰：

1. 時間壓力：開發週期越來越短，測試時間被壓縮
2. 複雜度增加：現代應用系統複雜，手動測試難以覆蓋所有場景
3. 人力成本：優秀測試工程師稀缺，人力成本持續上升

AI Test 的核心優勢：

1. 效率革命：從小時到分鐘

傳統手動測試：

1. 分析需求 (2小時)
2. 設計測試案例 (4小時)
3. 執行測試 (6小時)
4. 分析結果 (2小時)

總計：14小時

AI 驅動測試：

1. AI 分析需求 (5分鐘)
2. 自動生成測試 (10分鐘)
3. 並行執行 (15分鐘)
4. AI 分析 (5分鐘)

總計：35分鐘

品質革命：從經驗到智慧

傳統測試依賴：

• 測試人員的經驗和直覺
• 有限的測試案例覆蓋
• 人為疏漏和主觀判斷

AI Test 優勢：

• 基於大量程式碼和測試模式的學習
• 自動識別邊界條件和異常情況
• 客觀且一致的測試標準

覆蓋率革命：從部分到全面

典型專案測試覆蓋率：

• 主要功能：90%
• 邊界條件：40%
• 異常處理：20%
• 整合場景：30%

AI 驅動測試覆蓋率：

• 主要功能：95%+
• 邊界條件：85%+
• 異常處理：80%+
• 整合場景：75%+

AI Test 建立五步法

要進行 AI Test 我們可以讓 AI 介入五個環節並且人工進行檢查

第一步：需求分析與測試規劃 (AI 主導)

AI Agent 職責：

• 分析功能需求文件
• 識別測試範圍和優先級
• 生成測試策略框架

Prompt 模板：

角色：你是一位資深測試架構師

任務：分析以下功能需求，設計全面的測試策略

功能需求：
[在此貼上功能需求文件]

請提供：
1. 測試範圍分析（包含/排除項目）
2. 風險評估（高/中/低風險功能點）
3. 測試類型建議（單元/整合/E2E 比例）
4. 測試優先級排序
5. 測試環境需求
6. 時間估算建議

輸出格式：結構化清單，每項包含理由說明

人工介入點：

• 確認測試範圍是否符合業務預期
• 調整風險評估等級
• 補充 AI 未識別的邊界條件

第二步：測試案例框架生成 (AI 主導)

AI Agent 職責：

• 根據功能點生成測試案例骨架
• 識別正常流程、異常流程、邊界條件
• 提供初始測試數據建議

Prompt 模板：

角色：你是一位測試案例設計專家

背景：基於第一步的測試策略，為具體功能設計測試案例

功能描述：
[具體功能描述]

用戶故事：
[User Story]

請生成：
1. 正向測試案例（Happy Path）
   - 案例編號：TC-001
   - 測試標題：[簡潔描述]
   - 前置條件：[必要的環境和數據準備]
   - 測試步驟：[具體操作步驟]
   - 預期結果：[待人工完善]
   - 測試數據：[示例數據]

2. 負向測試案例（Error Path）
   - [同上格式，針對異常情況]

3. 邊界測試案例（Edge Cases）
   - [針對邊界值、極值的測試]

4. 整合測試點
   - [跨系統、跨模組的測試點]

每個測試案例都要留空「驗收條件」欄位供人工完善

人工介入點：

• 完善每個測試案例的驗收條件（AC）
• 調整測試步驟的具體細節
• 補充遺漏的測試場景

第三步：驗收條件完善 (人工主導)

這是關鍵的人工介入階段，測試工程師需要：

驗收條件完善清單：

功能性驗收條件

• 輸入驗證規則明確
• 輸出格式和內容定義清楚
• 業務邏輯驗證點完整
• 錯誤訊息和錯誤碼準確

非功能性驗收條件

• 響應時間要求（如：< 2秒）
• 併發處理能力（如：支援100用戶同時操作）
• 資料一致性要求
• 安全性驗證點

使用者體驗驗收條件

• 介面互動流暢性
• 錯誤提示友善度
• 載入狀態顯示
• 無障礙設計要求

AC 完善範例：

測試案例：TC-001 用戶登入功能

AI 生成的初始版本：
- 預期結果：登入成功

人工完善後的 AC：
- 登入成功後，頁面應在 2 秒內跳轉至儀表板
- 顯示歡迎訊息：「歡迎回來，[用戶名稱]」
- 設定 session 有效期為 8 小時
- 記錄登入日誌包含：用戶ID、登入時間、IP位址
- 更新用戶最後登入時間
- 清除之前的錯誤提示訊息

第四步：測試數據準備 (AI 輔助 + 人工確認)

AI Agent 職責：

• 分析測試案例需求，生成測試數據
• 建議數據準備策略
• 識別數據依賴關係

第五步：測試執行策略 (AI 規劃 + 人工執行)

AI Agent 職責：

• 設計測試執行順序
• 建議自動化測試工具
• 規劃測試報告格式

人工介入點：

• 根據實際資源調整執行計劃
• 處理測試過程中的突發問題
• 持續優化測試流程

AI-Human 協作最佳實踐

責任分工清晰

AI Agent 擅長：

• 大量數據分析和模式識別
• 標準化流程和模板生成
• 24/7 不間斷工作
• 一致性和完整性檢查

人類專家擅長：

• 業務邏輯理解和判斷
• 創意和直覺驅動的測試設計
• 複雜場景的權衡決策
• 跨部門溝通協調

總結

今天我們完成了什麼？

理論基礎建立：

• 深入理解 AI Test 的革命性價值和核心能力
• 掌握 AI-Human 協作測試的基本原理
• 認識 AI-Enhanced TDD 的完整概念

實用方法獲得：

• 學會 AI Test 建立五步法的完整流程
• 獲得可直接使用的 Prompt 模板庫
• 建立清晰的責任分工和協作機制

實戰能力提升：

• 能夠設計完整的 AI 測試策略
• 掌握驗收條件（AC）完善技巧
• 建立持續改進的質量管控體系

行動計劃

本週行動：

• 選擇一個實際專案開始應用 AI Test 方法
• 建立個人的 Prompt 模板庫
• 與團隊分享今日學習成果

之後的文章筆者會介紹在 AI 測試的基礎下進行 TDD（Test-Driven Development）模式與 AI 一起工作，完成專案。