一、需求文档规范化
验收条件可量化
不用 “页面正常、功能没问题”,全部写可校验指标:金额计算误差为 0、按钮点击可跳转、异常弹窗 2 秒弹出、重复提交拦截生效。
拆分颗粒度统一
按单功能、单接口、单操作拆分,每个需求绑定对应校验点、正向 / 反向 / 边界场景。
附加附属资料
配套原型图、流程图、异常分支、错误提示文案、权限规则,结构化录入知识库供 AI 读取。
变更留痕
需求修改版本记录,自动同步测试用例与 AI 规则,避免 AI 按旧需求执行。
二、接口文档规范化
统一使用 OpenAPI/Swagger 标准维护,必填项:
请求方式、路径、请求头、入参类型 / 长度 / 枚举 / 是否必填、返回字段、业务错误码、默认值。
明确边界与异常入参:超长字符串、空值、特殊字符、非法 ID 等说明。
接口版本管理,迭代后做 Diff 对比,自动更新 AI 调用规则,防止调用过期接口。
统一返回结构,如 code、msg、data 固定层级,方便自动化做通用断言。
三、测试数据规范化
数据分类管理
基准正向数据、边界极值数据、非法异常数据、重复 / 并发脏数据,每套可独立调用。
环境可重置
每次测试执行前自动回滚数据库快照、清空缓存,保证每次执行初始状态一致。
敏感数据强制脱敏
手机号、身份证、订单金额、用户信息脱敏后再投喂 AI,合规同时不干扰测试逻辑。
数据可复用、可造数
搭建统一测试数据中台,支持接口动态生成数据,不依赖固定存量脏数据。
无效数据剔除
网络超时、服务抖动导致的异常报文不纳入样本库,防止 AI 学习错误特征。