DeepSeek实战：手把手教你用AI分分钟生成xmind格式高覆盖测试用例（以电商为例）

上篇文章介绍了利用DeepSeek快速生成测试用例，并导入Xmind用于评审。本篇继续分享如何用AI把Xmind测试用例生成为自动化测试代码，并手把手教你具体提示词解决元素定位，异常覆盖等核心痛点，为自动化测试提供一种新思路和可能性。

一、引言

在上一篇中，我们通过快速生成了电商系统的测试用例框架，后台有读者反馈：“从未想过测试设计能如此高效！”。但仍有痛点未解，具体为：

1. 用例到代码的鸿沟

   • 手工编写脚本耗时长，复杂业务场景极易遗漏分支，以电商业务来说
   • 链路长：涉及商品浏览、添加购物车、库存校验、优惠券核销、多支付方式等场景。
   • 异常多：库存不足、支付超时、订单重复提交等边界条件需覆盖。
   • 维护难：页面元素频繁变更（如促销弹窗），手工维护成本极高。
2. 如何设计低耦合高内聚项目结构以保持扩展性

本文以购物车流程为例，完整演示：

• 全链路生成，包含完整项目结构
• 如何解决元素定位、数据驱动、异常覆盖 三大核心痛点
• 高频报错调试：如

二、实战案例

2.1 项目结构设计：分层管理，开箱即用

以上为一个框架参考实现，页面对象模型，数据驱动，测试配置 等核心内容都有了。

2.2 项目实战代码：从XMind用例到可执行脚本

• Step 1：用生成测试用例（附技巧）

  • 提问模版：
  • 生成结构示例：

• Step 2：生成页面对象（关键代码详解）

  • 提问模板：
  • 生成代码：

• Step 3：数据驱动 + 异常场景扩展（强化版）

  • 提问模板：
  • 生成代码：

三、如何解决三大核心痛点？

痛点1：元素定位频繁变更

• 传统方案：需人工全局搜索替换选择器。
• AI方案：通过语义分析自动更新定位逻辑。

交互修复示例：

• 用户提问：
• 回复：

痛点2：支付超时等异步场景

• 传统方案：需手动添加等待，导致执行效率低下。
• AI方案：自动注入智能等待策略。AI生成代码优化：

痛点3：复杂场景覆盖率低

• 传统方案：人工设计用例耗时长，易遗漏边界条件。
• AI方案：基于业务规则自动生成异常场景。DeepSeek生成异常测试数据：

四、高频问题：如何调试错误？

场景复现用户运行脚本时出现错误：

交互式诊断

• 提问模板：

DeepSeek解决方案：

• 优化元素定位：使用更稳定的属性选择器。
• 增加等待条件：

五、结语

在测试用例到实现自动化测试代码的关键步骤中，等技术从代码生成，结构调优，问题排查等全流程提供助力提升工作效率，总结如下：

• 用例生成效率提升：→ 可执行脚本一键转换。
• 异常覆盖率提升：自动补充超卖、并发、安全测试场景。
• 维护成本降低：智能修复元素定位、优化等待策略。

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原文转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/GVu8jfPyqi_uowyN2RZZtA